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tensorflow
GitHub Repository: tensorflow/docs-l10n
 Path: blob/master/site/pt-br/quantum/install.md
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Instale o TensorFlow Quantum

Há algumas maneiras de configurar seu ambiente para usar o TensorFlow Quantum (TFQ).

  • A maneira mais fácil de aprender e usar o TFQ não exige 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 do TFQ usando o gerenciador de pacotes pip do Python.

  • Ou compile o TensorFlow Quantum a partir do código-fonte.

O TensorFlow Quantum é compatível com o Python 3.7, 3.8 e 3.9, além de depender diretamente do Cirq.

Pacote pip

Requisitos

Veja o guia de instalação do TensorFlow para configurar o ambiente de desenvolvimento Python e um ambiente virtual (opcional).

Faça upgrade do pip e instale o TensorFlow:

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

Instale o pacote

Instale a última versão estável do TensorFlow Quantum:

  pip3 install -U tensorflow-quantum

Sucesso: o TensorFlow Quantum foi instalado.

As versões noturnas, que talvez dependam da versão mais recente do TensorFlow, podem ser instaladas com:

  pip3 install -U tfq-nightly

Compile a partir do código-fonte

As seguintes etapas foram testadas para sistemas como o 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

Acesse 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 Compile a partir do código-fonte do TensorFlow, o sistema de build Bazel será necessário.

Nossas últimas compilações de código-fonte usam o TensorFlow 2.11.0. Para garantir a compatibilidade, usamos a versão 5.3.0 do bazel. Para remover qualquer versão existente do Bazel:

  sudo apt-get remove bazel

Baixe e instale a versão 5.3.0 do 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 do bazel:

  bazel --version

4. Compile o TensorFlow a partir do código-fonte

Aqui, adaptamos as instruções do guia Compile a partir do código-fonte. Veja mais detalhes no link. O TensorFlow Quantum é compatível com a versão 2.11.0 do TensorFlow.

Baixe o código-fonte do TensorFlow:

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

Garanta 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 forem solicitados os locais da biblioteca e do interpretador Python, especifique-os dentro da pasta do ambiente virtual. As opções restantes podem permanecer com os valores padrão.

  ./configure

Compile o pacote do TensorFlow (desde o 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

Observação: a compilação do pacote pode levar mais de uma hora.

Quando a compilação for concluída, 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/<var>name_of_generated_wheel</var>.whl
  cd ..

5. Baixe o TensorFlow Quantum

Usamos o fluxo de trabalho fork e pull request padrão para contribuições. Depois de fazer o fork a partir da página TensorFlow Quantum do GitHub, baixe o código-fonte do fork e instale os requisitos:

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

6. Crie o pacote pip para o TensorFlow Quantum

Crie o pacote pip para o 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/<var>name_of_generated_wheel</var>.whl

Para confirmar que o TensorFlow Quantum foi instalado com êxito, execute os testes:

  ./scripts/test_all.sh

Sucesso: o TensorFlow Quantum foi instalado.