Google I/O to frajda! Nadrobić zaległości w sesjach TensorFlow Zobacz sesje

Zainstaluj TensorFlow Federated

Istnieje kilka sposobów na skonfigurowanie środowiska do korzystania z TensorFlow Federated (TFF):

  • Najprostszy sposób na naukę i korzystanie z TFF nie wymaga instalacji; uruchom samouczki TensorFlow Federated bezpośrednio w przeglądarce za pomocą Google Colaboratory .
  • Aby korzystać z TensorFlow Federated na komputerze lokalnym, zainstaluj pakiet TFF za pomocą menedżera pakietów pip Pythona.
  • Jeśli masz unikalną konfigurację maszyny, skompiluj pakiet TFF ze źródła .

Zainstaluj TensorFlow Federated za pomocą pip

1. Zainstaluj środowisko programistyczne Python.

sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip  # Python 3

2. Utwórz środowisko wirtualne.

python3 -m venv "venv"
source "venv/bin/activate"
pip install --upgrade pip

3. Zainstaluj wydany pakiet TensorFlow Federated Python.

pip install --upgrade tensorflow-federated

4. Przetestuj federację Tensorflow.

python -c "import tensorflow_federated as tff; print(tff.federated_computation(lambda: 'Hello World')())"

Zbuduj pakiet TensorFlow Federated Python ze źródeł

Budowanie pakietu TensorFlow Federated Python ze źródeł jest przydatne, gdy chcesz:

  • Wprowadź zmiany w TensorFlow Federated i przetestuj te zmiany w komponencie, który korzysta z TensorFlow Federated, zanim te zmiany zostaną przesłane lub opublikowane.
  • Użyj zmian, które zostały przesłane do TensorFlow Federated, ale nie zostały wydane.

1. Zainstaluj środowisko programistyczne Python.

sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip  # Python 3

2. Zainstaluj Bazela.

Zainstaluj Bazel , narzędzie do budowania używane do kompilacji Tensorflow Federated.

3. Sklonuj repozytorium sfederowane Tensorflow.

git clone https://github.com/tensorflow/federated.git
cd "federated"

4. Zbuduj pakiet TensorFlow Federated Python.

mkdir "/tmp/tensorflow_federated"
bazel run //tensorflow_federated/tools/python_package:build_python_package -- \
    --output_dir="/tmp/tensorflow_federated"

5. Utwórz nowy projekt.

mkdir "/tmp/project"
cd "/tmp/project"

6. Utwórz środowisko wirtualne.

python3 -m venv "venv"
source "venv/bin/activate"
pip install --upgrade pip

7. Zainstaluj pakiet TensorFlow Federated Python.

pip install --upgrade "/tmp/tensorflow_federated/"*".whl"

8. Przetestuj federację Tensorflow.

python -c "import tensorflow_federated as tff; print(tff.federated_computation(lambda: 'Hello World')())"