Instalación de TensorFlow en Windows

    Introducción a TensorFlow

    TensorFlow es un marco de aprendizaje profundo que proporciona una interfaz fácil para una variedad de funcionalidades, necesarias para realizar tareas de aprendizaje profundo de vanguardia, como reconocimiento de imágenes, clasificación de texto, etc. Es un marco de Machine Learning desarrollado por Google y se utiliza para diseñar, construir y entrenar modelos de aprendizaje profundo como el Redes neuronales. los Google Cloud Vision y AlphaGo son algunos de los ejemplos de las aplicaciones creadas sobre TensorFlow. TensorFlow es una biblioteca de código abierto y se puede descargar y usar de forma gratuita.

    En este artículo, veremos cómo instalar TensorFlow en una máquina con Windows.

    Tipos de instalación de TensorFlow

    Al instalar TensorFlow, puede elegir la versión solo para CPU o compatible con GPU. Recomendaría instalar la versión de la CPU si necesita diseñar y entrenar modelos simples de Machine Learning, o si recién está comenzando. Sin embargo, la versión de la CPU puede ser más lenta al realizar tareas complejas, especialmente aquellas que involucran procesamiento de imágenes. Si necesita usar TensorFlow para procesar una gran cantidad de datos, especialmente en los casos en los que los datos involucran imágenes, le recomiendo instalar la versión compatible con GPU.

    TensorFlow compatible con GPU requiere que instales una serie de bibliotecas y controladores. Es compatible con la tarjeta GPU NVIDIA, con soporte para CUDA Compute 3.5 o superior.

    Debes instalar el siguiente software para ejecutar la versión de GPU de TensorFlow:

    • Controladores de GPU NVIDIA
    • Kit de herramientas de CUDA: CUDA 9.0.
    • NCCL 2.2 (opcional)
    • cuDNN SDK (7.2 o superior)
    • TensorRT para mejorar la latencia y el rendimiento.

    Elección del método de instalación

    En Windows, TensorFlow se puede instalar mediante «pip» o «anaconda». Python viene con el pip administrador de paquetes, por lo que si ya ha instalado Python, debe tener pip también. El paquete puede instalar TensorFlow junto con sus dependencias.

    Anaconda también es una excelente opción para instalar TensorFlow, pero no se envía con Python como pip es, por lo tanto, debe descargarlo e instalarlo por separado.

    Ambos paquetes son de código abierto, así que siéntete libre de elegir el que más te guste.

    Instalación con pip

    Para obtener el pip administrador de paquetes, primero debe instalar Python. Descargue la última versión de Python del sitio web oficial de Python e instalarlo.

    Una vez que se complete la instalación, verifique la versión de pip ejecutándose en su sistema. Para hacerlo, vaya al símbolo del sistema y escriba:

    $ pip3 --version
    

    Como ha instalado la última versión de Python, es decir, Python 3.x, ha pip3, y no pip. Este último se utilizó con Python 2.7.

    Ahora es el momento de instalar TensorFlow. Ejecute el símbolo del sistema de Windows como administrador. Para hacerlo, vaya al menú de inicio en su máquina Windows, busque «cmd», haga clic derecho y elija «Ejecutar como administrador».

    Después de eso, solo tiene que ejecutar un comando simple para instalar TensorFlow. Aquí está el comando:

    $ pip3 install --upgrade tensorflow
    

    El comando tardará algún tiempo en ejecutarse, así que tenga paciencia. Con pip, puede instalar TensorFlow con compatibilidad con GPU de la siguiente manera:

    $ pip3 install tensorflow-gpu
    

    ¡Y eso es! Ahora puede pasar a la sección «Verificación de la instalación» a continuación para asegurarse de que se haya instalado correctamente.

    Instalación con Anaconda

    Python no se envía con Anaconda, por lo que primero debe instalarlo en su sistema. Puedes descargarlo desde Anaconda.com.

    Una vez descargado el paquete, haz doble clic en él para iniciar la instalación. Las instrucciones de instalación de Anaconda se pueden encontrar en este enlace. El instalador será verificado y aparecerá una ventana de bienvenida.

    Haga clic en Siguiente». En la siguiente ventana, se le pedirá que acepte los términos del acuerdo de Anaconda.

    Haga clic en «Acepto». Se le pedirá que elija el tipo de instalación, ya sea solo para usted o para todos los usuarios. Elija la opción que necesite y haga clic en «Siguiente».

    Puede instalarlo en el directorio predeterminado o buscar otro directorio. Haga clic en Siguiente».

    Verá la ventana de «Opciones avanzadas». Marque la segunda casilla de verificación, es decir, «Registrar Anaconda como mi Python 3.6 predeterminado».

    Haga clic en «Instalar» y comenzará el proceso de instalación.

    Una vez que se complete la instalación, recibirá el siguiente mensaje:

    Haga clic en «Siguiente» y «Finalizar» en las siguientes Windows para completar la instalación de Anaconda.

    Ahora que ha instalado Anaconda, puede usar «conda», un administrador de paquetes utilizado para la gestión de entornos virtuales y la instalación de paquetes para Anaconda.

    Vaya al menú de inicio de Windows y escriba «Anaconda prompt». Desde las opciones, haga clic en «Anaconda Prompt» para iniciar el mensaje como se muestra en la siguiente figura:

    Para ver detalles del conda paquete, escriba este comando en el indicador:

    $ conda info
    

    Ahora crearemos un entorno virtual Python con conda. Un entorno virtual es una copia de trabajo aislada de Python, capaz de mantener sus propios archivos, rutas y directorios para que pueda trabajar con versiones específicas de las diferentes bibliotecas de Python sin afectar los otros proyectos de Python.

    Para crear un entorno virtual para TensorFlow, ejecute el conda create comando con la siguiente sintaxis:

    $ conda create -n [environment-name]
    

    Nombramos el medio ambiente como tensorenviron. Aunque puedes usar el nombre que quieras.

    $ conda create -n tensorenviron
    

    Se le pedirá que permita que continúe el proceso. Simplemente escriba «y» para «sí» y presione la tecla Intro en su teclado. El entorno se creará con éxito.

    Luego podemos activar el entorno que acabamos de crear:

    $ activate tensorenviron
    

    Verá el cambio de aviso.

    A continuación, ejecute el siguiente comando para instalar TensorFlow:

    $ conda install tensorflow
    

    Se mostrará una lista de paquetes que se instalarán junto con TensorFlow. El comando le pedirá que confirme la instalación de estos paquetes. Escriba «y» y luego presione la tecla Intro. El progreso del proceso de instalación se mostrará en el símbolo del sistema.

    Verificación de la instalación

    Ahora que se ha instalado TensorFlow, podemos verificar si la instalación fue exitosa o no. Para hacerlo, podemos ejecutar Python import declaración y ver si podemos importar con éxito la biblioteca de TensorFlow.

    En el símbolo del sistema abierto anteriormente, que debería utilizar el entorno virtual en el que instaló TensorFlow, escriba python para llegar a la terminal de Python:

    $ python
    

    Ahora intente importar la biblioteca:

    import tensorflow as tf
    

    Si todo está bien, el comando no devolverá nada más que el indicador de Python. Sin embargo, si la instalación no se realizó correctamente, obtendrá un error.

    Recursos

    ¿Estás empezando con TensorFlow? Instalarlo es solo el primer paso. Si desea obtener más información más allá de esto, le recomendamos que pruebe un recurso más detallado, como el Machine Learning práctico con Scikit-Learn y TensorFlow libro. Aprenderás mucho de este libro, y no solo sobre TensorFlow y Scikit-Learn, sino también sobre el Machine Learning en general.

    Conclusión

    TensorFlow es un marco de Machine Learning que se utiliza para el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo. El marco fue desarrollado por Google y viene en dos versiones, la versión solo para CPU y la versión compatible con GPU. Este último es más potente que el primero y es más adecuado para tareas de procesamiento de imágenes. En este artículo, vimos cómo podemos instalar TensorFlow en una máquina con Windows usando el comando pip y también a través del marco de Anaconda.

     

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