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tensorflow
GitHub Repository: tensorflow/docs-l10n
 Path: blob/master/site/ko/quantum/install.md
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TensorFlow Quantum 설치하기

TensorFlow Quantum(TFQ)을 사용하도록 환경을 설정하는 몇 가지 방법이 있습니다.

  • 설치할 필요 없이 TFQ를 배우고 사용하는 가장 쉬운 방법은 Google Colab을 사용하여 브라우저에서 직접 TensorFlow Quantum 튜토리얼을 실행하는 것입니다.

  • 로컬 컴퓨터에서 TensorFlow Quantum을 사용하려면 Python의 pip 패키지 관리자를 사용하여 TFQ 패키지를 설치해야 합니다.

  • 또는 소스에서 TensorFlow Quantum을 빌드합니다.

TensorFlow Quantum은 Python 3.7, 3.8 및 3.9에서 지원되며 Cirq에 직접 의존합니다.

Pip 패키지

요구 사항

Python 개발 환경 및 가상 환경(선택 사항)을 설정하려면 TensorFlow 설치 가이드를 참조하세요.

pip를 업그레이드하고 TensorFlow를 설치합니다.

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

패키지 설치하기

TensorFlow Quantum의 최신 안정 릴리스를 설치합니다.

  pip3 install -U tensorflow-quantum

성공: 이제 TensorFlow Quantum이 설치되었습니다.

최신 버전의 TensorFlow에 의존할 수 있는 야간 빌드는 다음을 사용하여 설치할 수 있습니다.

  pip3 install -U tfq-nightly

소스에서 빌드

다음 단계는 Ubuntu와 유사한 시스템에 대해 테스트되었습니다.

1. Python 3 개발 환경을 설정합니다.

먼저 Python 3.8 개발 도구가 필요합니다.

  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. 가상 환경을 만듭니다.

작업 공간 디렉토리로 이동하여 TFQ 개발을 위한 가상 환경을 만듭니다.

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

3. Bazel을 설치합니다.

TensorFlow build from source 가이드에 언급했듯이 Bazel 빌드 시스템이 필요합니다.

최신 소스 빌드는 TensorFlow 2.11.0을 사용합니다. 호환성을 보장하려면 bazel 버전 5.3.0을 사용해야 합니다. 기존 Bazel 버전을 제거하려면 다음을 수행합니다.

  sudo apt-get remove bazel

bazel 버전 5.3.0을 다운로드하고 설치합니다.

  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

bazel이 호환되지 않는 버전으로 자동 업데이트되는 것을 방지하려면 다음을 실행하세요.

  sudo apt-mark hold bazel

마지막으로, bazel 버전 설치를 확인합니다.

  bazel --version

4. 소스에서 TensorFlow를 빌드합니다.

여기서는 TensorFlow 소스에서 빌드 가이드의 지침을 적용했습니다. 자세한 내용은 링크를 참조하세요. TensorFlow Quantum은 TensorFlow 버전 2.11.0과 호환됩니다.

TensorFlow 소스 코드를 다운로드합니다.

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

2단계에서 생성한 가상 환경이 활성화되어 있는지 확인합니다. 그런 다음 TensorFlow 종속 요소를 설치합니다.

  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

TensorFlow 빌드를 구성합니다. Python 인터프리터 및 라이브러리 위치를 묻는 메시지가 표시되면 가상 환경 폴더 내에서 위치를 지정해야 합니다. 나머지 옵션은 기본값으로 남겨 둘 수 있습니다.

  ./configure

TensorFlow 패키지를 빌드합니다(TF v2.8부터 _GLIBCXX_USE_CXX11_ABI가 1로 설정되고, c++ 코드는 모두 -std=c++17로 컴파일됩니다).

  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

참고: 패키지를 빌드하는 데 1시간 이상 걸릴 수 있습니다.

빌드가 완료되면 패키지를 설치하고 TensorFlow 디렉토리를 그대로 남겨 둡니다.

  ./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. TensorFlow Quantum을 다운로드합니다.

우리는 기여를 위해 표준 포크 및 풀 요청 워크플로를 사용합니다. TensorFlow Quantum GitHub 페이지에서 포크한 후 포크 소스를 다운로드하고 요구 사항을 설치합니다.

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

6. TensorFlow Quantum pip 패키지를 빌드합니다.

TensorFlow Quantum pip 패키지를 빌드하고 설치합니다.

  ./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

TensorFlow Quantum이 성공적으로 설치되었는지 확인하기 위해 다음과 같이 테스트를 실행할 수 있습니다.

  ./scripts/test_all.sh

성공: 이제 TensorFlow Quantum이 설치되었습니다.