安装 TensorFlow Quantum

要使用 TensorFlow Quantum (TFQ)，您可通过以下几种方式设置环境：

学习和使用 TFQ 的最简单方式无需安装：使用 Google Colab 直接在浏览器中运行 TensorFlow Quantum 教程。
要在本地计算机上使用 TensorFlow Quantum，请使用 Python 的 pip 软件包管理器安装 TFQ 软件包。
或者从源代码构建 TensorFlow Quantum。

TensorFlow Quantum 在 Python 3.7、3.8 和 3.9 上受支持，并且直接依赖于 Cirq。

Pip 软件包

要求

pip 19.0 或更高版本（需要 manylinux2010 支持）
TensorFlow == 2.11.0

要设置您的 Python 开发环境和一个（可选的）虚拟环境，请参阅 TensorFlow 安装指南。

升级 pip 并安装 TensorFlow

  pip3 install --upgrade pip
  pip3 install tensorflow==2.11.0

安装软件包

安装最新稳定版本的 TensorFlow Quantum：

  pip3 install -U tensorflow-quantum

成功：TensorFlow Quantum 现已完成安装。

可以使用以下代码安装可能依赖于较新版本 TensorFlow 的 Nightly 构建：

  pip3 install -U tfq-nightly

从源代码构建

以下步骤已针对与 Ubuntu 类似的系统进行测试。

1. 设置 Python 3 开发环境

首先，我们需要 Python 3.8 开发工具。

  sudo apt update
  sudo apt-get install pkg-config zip g++ zlib1g-dev unzip python3.8
  sudo apt install python3.8 python3.8-dev python3.8-venv python3-pip
  python3.8 -m pip install --upgrade pip

2. 创建虚拟环境

转到您的工作区目录并为 TFQ 开发创建一个虚拟环境。

  python3.8 -m venv quantum_env
  source quantum_env/bin/activate

3. 安装 Bazel

如 TensorFlow 从源代码构建指南中所述，将需要 Bazel 构建系统。

我们最新的源代码构建使用 TensorFlow 2.11.0。为确保兼容性，我们使用 bazel 版本 5.3.0。要移除任何现有版本的 Bazel，请运行以下命令：

  sudo apt-get remove bazel

下载并安装 bazel 版本 5.3.0：

  wget https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/5.3.0/bazel_5.3.0-linux-x86_64.deb

  sudo dpkg -i bazel_5.3.0-linux-x86_64.deb

为防止 bazel 自动更新到不兼容的版本，请运行以下命令：

  sudo apt-mark hold bazel

最后，确认已安装正确的 bazel 版本：

  bazel --version

4. 从源代码构建 TensorFlow

Here we adapt instructions from the TensorFlow build from source guide, see the link for further details. TensorFlow Quantum is compatible with TensorFlow version 2.11.0.

下载 TensorFlow 源代码：

  git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
  cd tensorflow
  git checkout v2.11.0

确保您在第 2 步中创建的虚拟环境已激活。随后，安装 TensorFlow 依赖项：

  pip install -U pip six numpy wheel setuptools mock 'future>=0.17.1'
  pip install -U keras_applications --no-deps
  pip install -U keras_preprocessing --no-deps
  pip install numpy==1.24.2
  pip install packaging requests

配置 TensorFlow 构建。当询问 Python 解释器和库位置时，请务必指定虚拟环境文件夹内的位置。其余选项可以保留为默认值。

  ./configure

构建 TensorFlow 软件包（自 TF v2.8 起，_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI 设置为 1，并且所有 c++ 代码都使用 -std=c++17 编译）：

  bazel build -c opt --cxxopt="-O3" --cxxopt="-march=native" --cxxopt="-std=c++17" --cxxopt="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=1" //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package

注：构建软件包可能需要一个多小时。

构建完成后，安装软件包，离开 TensorFlow 目录：

  ./bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
  pip install /tmp/tensorflow_pkg/<var>name_of_generated_wheel</var>.whl
  cd ..

5. 下载 TensorFlow Quantum

我们使用标准的复刻和拉取请求工作流进行贡献。从 TensorFlow Quantum GitHub 页面复刻后，下载您的复刻的源代码并安装要求：

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

6. 构建 TensorFlow Quantum pip 软件包

构建 TensorFlow Quantum pip 软件包并安装：

  ./configure.sh
  bazel build -c opt --cxxopt="-O3" --cxxopt="-march=native" --cxxopt="-std=c++17" --cxxopt="-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=1" release:build_pip_package
  bazel-bin/release/build_pip_package /tmp/tfquantum/
  python3 -m pip install /tmp/tfquantum/<var>name_of_generated_wheel</var>.whl

要确认 TensorFlow Quantum 已成功安装，可以运行测试：

  ./scripts/test_all.sh

成功：TensorFlow Quantum 现已完成安装。