Installer TensorFlow Quantum

Il existe plusieurs façons de configurer votre environnement pour utiliser TensorFlow Quantum (TFQ) :

• La méthode la plus simple pour apprendre et utiliser TFQ ne nécessite aucune installation : exécutez les tutoriels TensorFlow Quantum directement dans votre navigateur à l’aide de Google Colab .
• Pour utiliser TensorFlow Quantum sur une machine locale, installez le package TFQ à l'aide du gestionnaire de packages pip de Python.
• Ou compilez TensorFlow Quantum à partir du code source.

TensorFlow Quantum est pris en charge sur Python 3.10, 3.11 et 3.12 et dépend directement de Cirq .

package Pip

Exigences

• pip 19.0 ou version ultérieure (nécessite la prise en charge manylinux2014 )
• TensorFlow == 2.16.2

Consultez le guide d'installation de TensorFlow pour configurer votre environnement de développement Python et un environnement virtuel (facultatif).

Mettez à jour pip et installez TensorFlow.

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

Installez le package

Installez la dernière version stable de TensorFlow Quantum :

  pip install -U tensorflow-quantum

Succès : TensorFlow Quantum est maintenant installé.

Compiler à partir du code source

Les étapes suivantes sont testées sur des systèmes de type Ubuntu.

1. Configurer un environnement de développement Python 3

Nous avons d'abord besoin des outils de développement Python 3.10.

  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. Créer un environnement virtuel

Accédez à votre répertoire d'espace de travail et créez un environnement virtuel pour le développement de TFQ.

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

Assurez-vous que l'environnement virtuel est activé pour les étapes suivantes et à chaque fois que vous voudrez utiliser TFQ à l'avenir.

3. Installez Bazel

Comme indiqué dans le guide de compilation de TensorFlow à partir des sources , le système de compilation Bazel sera nécessaire.

Nos dernières versions sources utilisent TensorFlow 2.16.2. Pour garantir la compatibilité, nous utilisons bazel version 6.5.0. Pour supprimer toute version existante de Bazel :

  sudo apt-get remove bazel

Téléchargez et installez bazel version 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

Pour empêcher la mise à jour automatique de bazel vers une version incompatible, exécutez la commande suivante :

  sudo apt-mark hold bazel

Enfin, vérifiez que la version correcte bazel est bien installée :

  bazel --version

4. Compiler TensorFlow à partir du code source

TensorFlow Quantum est compatible avec la version 2.16.2 de TensorFlow. Pour compiler TensorFlow à partir des sources, téléchargez le code source de TensorFlow en clonant le dépôt git, puis basculez vers la branche r2.16 :

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

Assurez-vous que l'environnement virtuel que vous avez créé à l'étape 2 est activé, puis suivez les instructions de TensorFlow pour savoir comment compiler et installer le package pip sur votre système.

Remarque : la compilation de TensorFlow peut prendre plus d'une heure.

Une fois la compilation terminée et le package pip installé, quittez le répertoire TensorFlow avant de passer à l'étape 5 :

  cd ..

5. Télécharger TensorFlow Quantum

Nous utilisons le flux de travail standard de fork et de pull request pour les contributions. Après avoir créé un fork à partir de la page GitHub de TensorFlow Quantum , téléchargez le code source de votre fork et installez les dépendances :

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

6. Compiler et installer TensorFlow Quantum

Assurez-vous que l'environnement virtuel créé à l'étape 2 est activé. Ensuite, exécutez la commande ci-dessous pour installer les dépendances de TensorFlow Quantum :

  pip install -r requirements.txt

Ensuite, utilisez le script configure.sh de TensorFlow Quantum pour configurer la compilation TFQ :

  ./configure.sh

Maintenant, compilez TensorFlow Quantum :

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

Une fois la compilation terminée, exécutez les deux commandes suivantes pour créer un package Python pour TensorFlow Quantum et l'écrire dans un répertoire temporaire (nous utilisons /tmp/tfquantum/ dans cet exemple), puis installez-le à l'aide de pip :

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

Pour confirmer que TensorFlow Quantum a été installé avec succès, vous pouvez exécuter les tests :

  ./scripts/test_all.sh

Succès : TensorFlow Quantum est maintenant installé.