Existem algumas maneiras de configurar seu ambiente para usar o TensorFlow Quantum (TFQ):
- A maneira mais fácil de aprender e usar o TFQ não requer instalação - execute os tutoriais do TensorFlow Quantum diretamente no seu navegador usando o Google Colab .
- Para usar o TensorFlow Quantum em uma máquina local, instale o pacote TFQ usando o gerenciador de pacotes pip do Python.
- Ou crie o TensorFlow Quantum a partir da fonte.
O TensorFlow Quantum é compatível com Python 3.7, 3.8 e 3.9 e depende diretamente do Cirq .
pacote pip
Requisitos
- pip 19.0 ou posterior (requer suporte
manylinux2010
) - TensorFlow == 2.11.0
Consulte o guia de instalação do TensorFlow para configurar seu ambiente de desenvolvimento Python e um ambiente virtual (opcional).
Atualize pip
e instale o TensorFlow
pip3 install --upgrade pip
pip3 install tensorflow==2.11.0
Instale o pacote
Instale a versão estável mais recente do TensorFlow Quantum:
pip3 install -U tensorflow-quantum
Compilações noturnas que podem depender da versão mais recente do TensorFlow podem ser instaladas com:
pip3 install -U tfq-nightly
Construir a partir da fonte
As etapas a seguir são testadas para sistemas semelhantes ao Ubuntu.
1. Configure um ambiente de desenvolvimento Python 3
Primeiro, precisamos das ferramentas de desenvolvimento do Python 3.8.
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. Crie um ambiente virtual
Vá para o diretório do seu espaço de trabalho e crie um ambiente virtual para o desenvolvimento do TFQ.
python3.8 -m venv quantum_env
source quantum_env/bin/activate
3. Instale o Bazel
Conforme observado no guia de compilação do TensorFlow a partir do código-fonte , o sistema de compilação Bazel será necessário.
Nossas compilações de origem mais recentes usam o TensorFlow 2.11.0. Para garantir a compatibilidade, usamos bazel
versão 5.3.0. Para remover qualquer versão existente do Bazel:
sudo apt-get remove bazel
Baixe e instale a versão 5.3.0 bazel
:
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
Para impedir a atualização automática do bazel
para uma versão incompatível, execute o seguinte:
sudo apt-mark hold bazel
Por fim, confirme a instalação da versão correta bazel
:
bazel --version
4. Crie o TensorFlow a partir da fonte
Aqui, adaptamos as instruções do guia de compilação do TensorFlow a partir do código-fonte , consulte o link para obter mais detalhes. O TensorFlow Quantum é compatível com o TensorFlow versão 2.11.0.
Baixe o código-fonte do TensorFlow :
git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow.git
cd tensorflow
git checkout v2.11.0
Certifique-se de que o ambiente virtual criado na etapa 2 esteja ativado. Em seguida, instale as dependências do TensorFlow:
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
Configure a compilação do TensorFlow. Quando for solicitado o interpretador Python e os locais da biblioteca, certifique-se de especificar os locais dentro da pasta do ambiente virtual. As opções restantes podem ser deixadas com os valores padrão.
./configure
Crie o pacote TensorFlow (desde TF v2.8, _GLIBCXX_USE_CXX11_ABI
é definido como 1 e os códigos c++ são todos compilados com -std=c++17
):
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
Após a conclusão da compilação, instale o pacote e saia do diretório do TensorFlow:
./bazel-bin/tensorflow/tools/pip_package/build_pip_package /tmp/tensorflow_pkg
pip install /tmp/tensorflow_pkg/name_of_generated_wheel.whl
cd ..
5. Baixe o TensorFlow Quantum
Usamos o fluxo de trabalho padrão de fork e pull request para contribuições. Após a bifurcação na página TensorFlow Quantum GitHub, baixe a fonte da sua bifurcação e instale os requisitos:
git clone https://github.com/username/quantum.git
cd quantum
pip install -r requirements.txt
6. Crie o pacote de pip do TensorFlow Quantum
Crie o pacote pip do TensorFlow Quantum e instale:
./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/name_of_generated_wheel.whl
Para confirmar se o TensorFlow Quantum foi instalado com sucesso, você pode executar os testes:
./scripts/test_all.sh