Installer le classement TensorFlow

Il existe plusieurs façons de configurer votre environnement pour utiliser la bibliothèque TensorFlow Ranking.

  • Le moyen le plus simple d'apprendre et d'utiliser TensorFlow Ranking consiste à exécuter l'un des didacticiels Google Colab. Sélectionnez le lien en haut du didacticiel de démarrage rapide ).
  • Pour utiliser la bibliothèque Ranking sur une machine locale, installez le package pip tensorflow_ranking .
  • Si vous disposez d'une configuration de machine unique, vous pouvez créer le package à partir des sources, à l'aide des instructions Créer à partir des sources .

Installer le classement TensorFlow à l'aide de pip

Installez en utilisant pip.

pip install --upgrade tensorflow_ranking

Construire à partir des sources

Vous pouvez également installer à partir des sources, ce qui nécessite le système de build Bazel .

  1. Installez Bazel, Git et Pip.

    sudo apt-get update
sudo apt-get install bazel git python3-pip python3-venv

  2. Clonez le référentiel TensorFlow Ranking.

    git clone https://github.com/tensorflow/ranking.git

  3. Créez un fichier de roue de classement TensorFlow et stockez-le dans un dossier /tmp/ranking_pip .

    cd ranking  # folder cloned in Step 2.
bazel build //tensorflow_ranking/tools/pip_package:build_pip_package
bazel-bin/tensorflow_ranking/tools/pip_package/build_pip_package \
    /tmp/ranking_pip

  4. Activez un environnement venv .

    python3 -m venv --system-site-packages venv
source venv/bin/activate

  5. Installez le package wheel dans votre environnement venv .

    pip install /tmp/ranking_pip/tensorflow_ranking*.whl

  6. Si vous le souhaitez, exécutez tous les tests TensorFlow Ranking.

    bazel test //tensorflow_ranking/...

Pour plus d'informations sur l'installation de Python, pip, TensorFlow et l'utilisation des environnements virtuels Python, consultez Installer TensorFlow avec pip .