ติดตั้งควอนตัม TensorFlow

มีหลายวิธีในการตั้งค่าสภาพแวดล้อมของคุณเพื่อใช้งาน TensorFlow Quantum (TFQ):

  • วิธีที่ง่ายที่สุดในการเรียนรู้และใช้งาน TFQ ไม่จำเป็นต้องติดตั้งใดๆ คุณสามารถเรียกใช้ บทเรียน TensorFlow Quantum ได้โดยตรงในเบราว์เซอร์ของคุณโดยใช้ Google Colab
  • ในการใช้งาน TensorFlow Quantum บนเครื่องโลคอล ให้ติดตั้งแพ็กเกจ TFQ โดยใช้ตัวจัดการแพ็กเกจ pip ของ Python
  • หรือสร้าง TensorFlow Quantum จากซอร์สโค้ด

TensorFlow Quantum รองรับ Python เวอร์ชัน 3.10, 3.11 และ 3.12 และขึ้นอยู่กับ Cirq โดยตรง

แพ็คเกจ Pip

ความต้องการ

  • pip เวอร์ชัน 19.0 หรือใหม่กว่า (ต้องรองรับ manylinux2014 )
  • TensorFlow == 2.16.2

โปรดดู คู่มือการติดตั้ง TensorFlow เพื่อตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนา Python และสภาพแวดล้อมเสมือน (ถ้ามี)

อัปเกรด pip และติดตั้ง TensorFlow 

  pip install --upgrade pip
  pip install tensorflow==2.16.2

ติดตั้งแพ็กเกจ

ติดตั้ง TensorFlow Quantum เวอร์ชันเสถียรล่าสุด: 

  pip install -U tensorflow-quantum

สร้างจากซอร์สโค้ด

ขั้นตอนต่อไปนี้ได้รับการทดสอบแล้วสำหรับระบบที่คล้ายกับ Ubuntu

1. ตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนา Python 3

ขั้นแรก เราต้องมีเครื่องมือพัฒนา Python 3.10 ก่อน 

  sudo apt update
  sudo apt-get install pkg-config zip g++ zlib1g-dev unzip python3.10
  sudo apt install python3.10 python3.10-dev python3.10-venv python3-pip
  python3.10 -m pip install --upgrade pip

2. สร้างสภาพแวดล้อมเสมือนจริง

ไปที่ไดเร็กทอรีพื้นที่ทำงานของคุณ แล้วสร้างสภาพแวดล้อมเสมือนสำหรับการพัฒนา TFQ 

  python3.10 -m venv quantum_env
  source quantum_env/bin/activate

โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้เปิดใช้งานสภาพแวดล้อมเสมือนแล้วสำหรับขั้นตอนที่เหลือด้านล่าง และทุกครั้งที่คุณต้องการใช้ TFQ ในอนาคต

3. ติดตั้ง Bazel

ตามที่ระบุไว้ในคู่มือ การสร้าง TensorFlow จากซอร์สโค้ด ระบบการสร้าง Bazel จะเป็นสิ่งจำเป็น

โค้ดเวอร์ชันล่าสุดของเราใช้ TensorFlow 2.16.2 เพื่อให้มั่นใจถึงความเข้ากันได้ เราจึงใช้ bazel เวอร์ชัน 6.5.0 หากต้องการลบ Bazel เวอร์ชันที่มีอยู่: 

  sudo apt-get remove bazel

ดาวน์โหลดและติดตั้ง bazel เวอร์ชัน 6.5.0: 

  wget https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/6.5.0/bazel_6.5.0-linux-x86_64.deb

  sudo dpkg -i bazel_6.5.0-linux-x86_64.deb

เพื่อป้องกันการอัปเดต bazel อัตโนมัติเป็นเวอร์ชันที่ไม่เข้ากัน ให้เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้: 

  sudo apt-mark hold bazel

สุดท้ายนี้ โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ติดตั้ง bazel เวอร์ชันที่ถูกต้องแล้ว: 

  bazel --version

4. สร้าง TensorFlow จากซอร์สโค้ด

TensorFlow Quantum สามารถใช้งานร่วมกับ TensorFlow เวอร์ชัน 2.16.2 ได้ หากต้องการสร้าง TensorFlow จากซอร์สโค้ด ให้ดาวน์โหลด ซอร์สโค้ดของ TensorFlow โดยการโคลนที่เก็บ Git จากนั้นเปลี่ยนไปใช้สาขา r2.16 : 

  git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
  cd tensorflow
  git checkout r2.16

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าสภาพแวดล้อมเสมือนที่คุณสร้างในขั้นตอนที่ 2 เปิดใช้งานอยู่ จากนั้นทำตามคำแนะนำของ TensorFlow เกี่ยวกับวิธี การสร้างและติดตั้งแพ็กเกจ pip บนระบบของคุณ

หลังจากสร้างเสร็จและติดตั้งแพ็กเกจ pip แล้ว ให้ออกจากไดเร็กทอรี TensorFlow ก่อนดำเนินการต่อในขั้นตอนที่ 5: 

  cd ..

5. ดาวน์โหลด TensorFlow Quantum

เราใช้ เวิร์กโฟลว์มาตรฐานของการ fork และ pull request สำหรับการมีส่วนร่วม หลังจาก fork จากหน้า GitHub ของ TensorFlow Quantum แล้ว ให้ดาวน์โหลดซอร์สโค้ดของ fork ของคุณและติดตั้งสิ่งที่จำเป็น: 

  git clone https://github.com/username/quantum.git
  cd quantum
  pip install -r requirements.txt

6. สร้างและติดตั้ง TensorFlow Quantum

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าสภาพแวดล้อมเสมือนที่คุณสร้างในขั้นตอนที่ 2 เปิดใช้งานอยู่ จากนั้น รันคำสั่งด้านล่างเพื่อติดตั้งส่วนประกอบที่จำเป็นของ TensorFlow Quantum: 

  pip install -r requirements.txt

ขั้นตอนต่อไป ให้ใช้สคริปต์ configure.sh ของ TensorFlow Quantum เพื่อกำหนดค่าการสร้าง TFQ: 

  ./configure.sh

ตอนนี้มาเริ่มสร้าง TensorFlow Quantum กันเลย: 

  bazel build -c opt --cxxopt="-O3" --cxxopt="-march=native" release:build_pip_package

หลังจากสร้างเสร็จแล้ว ให้รันคำสั่งสองคำสั่งต่อไปนี้เพื่อสร้างแพ็กเกจ Python สำหรับ TensorFlow Quantum และเขียนลงในไดเร็กทอรีชั่วคราว (ในตัวอย่างนี้เราใช้ /tmp/tfquantum/ ) จากนั้นติดตั้งโดยใช้ pip: 

  bazel-bin/release/build_pip_package /tmp/tfquantum/
  pip install /tmp/tfquantum/name_of_generated_wheel.whl

เพื่อยืนยันว่า TensorFlow Quantum ได้รับการติดตั้งสำเร็จ คุณสามารถเรียกใช้การทดสอบได้ดังนี้: 

  ./scripts/test_all.sh