有幾種方法可以設定您的環境來使用 TensorFlow Federated (TFF)
- 學習和使用 TFF 最簡單的方式無需安裝;直接在瀏覽器中使用 Google Colaboratory 執行 TensorFlow Federated 教學課程。
- 若要在本機上使用 TensorFlow Federated,請使用 Python 的
pip
套件管理器安裝 TFF 套件。 - 如果您有特殊的機器組態,請從原始碼建構 TFF 套件。
使用 pip
安裝 TensorFlow Federated
1. 安裝 Python 開發環境。
sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip # Python 3
2. 建立虛擬環境。
python3 -m venv "venv"
source "venv/bin/activate"
pip install --upgrade "pip"
3. 安裝已發布的 TensorFlow Federated Python 套件。
pip install --upgrade tensorflow-federated
4. 測試 TensorFlow Federated。
python -c "import tensorflow_federated as tff; print(tff.federated_computation(lambda: 'Hello World')())"
從原始碼建構 TensorFlow Federated Python 套件
當您想要進行以下操作時,從原始碼建構 TensorFlow Federated Python 套件會很有幫助:
- 在提交或發布變更之前,先對 TensorFlow Federated 進行變更,並在使用 TensorFlow Federated 的元件中測試這些變更。
- 使用已提交至 TensorFlow Federated 但尚未發布的變更。
1. 安裝 Python 開發環境。
sudo apt update
sudo apt install python3-dev python3-pip # Python 3
2. 安裝 Bazel。
安裝 Bazel,這是用於編譯 TensorFlow Federated 的建構工具。
3. 複製 TensorFlow Federated 存放庫。
git clone https://github.com/google-parfait/tensorflow-federated.git
cd "tensorflow-federated"
4. 建立虛擬環境。
python3 -m venv "venv"
source "venv/bin/activate"
pip install --upgrade "pip"
pip install numpy
5. 建構 TensorFlow Federated Python 套件。
mkdir "/tmp/tensorflow_federated"
bazel run //tools/python_package:build_python_package -- \ --output_dir="/tmp/tensorflow_federated"
6. 退出虛擬環境
deactivate
7. 建立新專案。
mkdir "/tmp/project"
cd "/tmp/project"
8. 建立新的虛擬環境。
python3 -m venv "venv"
source "venv/bin/activate"
pip install --upgrade "pip"
9. 安裝 TensorFlow Federated Python 套件。
pip install --upgrade "/tmp/tensorflow_federated/"*".whl"
10. 測試 TensorFlow Federated。
python -c "import tensorflow_federated as tff; print(tff.federated_computation(lambda: 'Hello World')())"