Instalaci贸n de TensorFlow en Windows

    Introducci贸n a TensorFlow

    TensorFlow es un marco de aprendizaje profundo que proporciona una interfaz f谩cil para una variedad de funcionalidades, necesarias para realizar tareas de aprendizaje profundo de vanguardia, como reconocimiento de im谩genes, clasificaci贸n de texto, etc. Es un marco de Machine Learning desarrollado por Google y se utiliza para dise帽ar, 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 c贸digo abierto y se puede descargar y usar de forma gratuita.

    En este art铆culo, veremos c贸mo instalar TensorFlow en una m谩quina con Windows.

    Tipos de instalaci贸n de TensorFlow

    Al instalar TensorFlow, puede elegir la versi贸n solo para CPU o compatible con GPU. Recomendar铆a instalar la versi贸n de la CPU si necesita dise帽ar y entrenar modelos simples de Machine Learning, o si reci茅n est谩 comenzando. Sin embargo, la versi贸n de la CPU puede ser m谩s lenta al realizar tareas complejas, especialmente aquellas que involucran procesamiento de im谩genes. Si necesita usar TensorFlow para procesar una gran cantidad de datos, especialmente en los casos en los que los datos involucran im谩genes, le recomiendo instalar la versi贸n 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 versi贸n 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.

    Elecci贸n del m茅todo de instalaci贸n

    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 tambi茅n. El paquete puede instalar TensorFlow junto con sus dependencias.

    Anaconda tambi茅n es una excelente opci贸n para instalar TensorFlow, pero no se env铆a con Python como pip es, por lo tanto, debe descargarlo e instalarlo por separado.

    Ambos paquetes son de c贸digo abierto, as铆 que si茅ntete libre de elegir el que m谩s te guste.

    Instalaci贸n con pip

    Para obtener el pip administrador de paquetes, primero debe instalar Python. Descargue la 煤ltima versi贸n de Python del sitio web oficial de Python e instalarlo.

    Una vez que se complete la instalaci贸n, verifique la versi贸n de pip ejecut谩ndose en su sistema. Para hacerlo, vaya al s铆mbolo del sistema y escriba:

    $ pip3 --version
    

    Como ha instalado la 煤ltima versi贸n de Python, es decir, Python 3.x, ha pip3, y no pip. Este 煤ltimo se utiliz贸 con Python 2.7.

    Ahora es el momento de instalar TensorFlow. Ejecute el s铆mbolo del sistema de Windows como administrador. Para hacerlo, vaya al men煤 de inicio en su m谩quina Windows, busque “cmd”, haga clic derecho y elija “Ejecutar como administrador”.

    Despu茅s de eso, solo tiene que ejecutar un comando simple para instalar TensorFlow. Aqu铆 est谩 el comando:

    $ pip3 install --upgrade tensorflow
    

    El comando tardar谩 alg煤n tiempo en ejecutarse, as铆 que tenga paciencia. Con pip, puede instalar TensorFlow con compatibilidad con GPU de la siguiente manera:

    $ pip3 install tensorflow-gpu
    

    隆Y eso es! Ahora puede pasar a la secci贸n “Verificaci贸n de la instalaci贸n” a continuaci贸n para asegurarse de que se haya instalado correctamente.

    Instalaci贸n con Anaconda

    Python no se env铆a 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 茅l para iniciar la instalaci贸n. Las instrucciones de instalaci贸n de Anaconda se pueden encontrar en este enlace. El instalador ser谩 verificado y aparecer谩 una ventana de bienvenida.

    Haga clic en Siguiente”. En la siguiente ventana, se le pedir谩 que acepte los t茅rminos del acuerdo de Anaconda.

    Haga clic en “Acepto”. Se le pedir谩 que elija el tipo de instalaci贸n, ya sea solo para usted o para todos los usuarios. Elija la opci贸n que necesite y haga clic en “Siguiente”.

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

    Ver谩 la ventana de “Opciones avanzadas”. Marque la segunda casilla de verificaci贸n, es decir, “Registrar Anaconda como mi Python 3.6 predeterminado”.

    Haga clic en “Instalar” y comenzar谩 el proceso de instalaci贸n.

    Una vez que se complete la instalaci贸n, recibir谩 el siguiente mensaje:

    Haga clic en “Siguiente” y “Finalizar” en las siguientes Windows para completar la instalaci贸n de Anaconda.

    Ahora que ha instalado Anaconda, puede usar “conda”, un administrador de paquetes utilizado para la gesti贸n de entornos virtuales y la instalaci贸n de paquetes para Anaconda.

    Vaya al men煤 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 espec铆ficas 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 pedir谩 que permita que contin煤e el proceso. Simplemente escriba “y” para “s铆” y presione la tecla Intro en su teclado. El entorno se crear谩 con 茅xito.

    Luego podemos activar el entorno que acabamos de crear:

    $ activate tensorenviron
    

    Ver谩 el cambio de aviso.

    A continuaci贸n, ejecute el siguiente comando para instalar TensorFlow:

    $ conda install tensorflow
    

    Se mostrar谩 una lista de paquetes que se instalar谩n junto con TensorFlow. El comando le pedir谩 que confirme la instalaci贸n de estos paquetes. Escriba “y” y luego presione la tecla Intro. El progreso del proceso de instalaci贸n se mostrar谩 en el s铆mbolo del sistema.

    Verificaci贸n de la instalaci贸n

    Ahora que se ha instalado TensorFlow, podemos verificar si la instalaci贸n fue exitosa o no. Para hacerlo, podemos ejecutar Python import declaraci贸n y ver si podemos importar con 茅xito la biblioteca de TensorFlow.

    En el s铆mbolo del sistema abierto anteriormente, que deber铆a utilizar el entorno virtual en el que instal贸 TensorFlow, escriba python para llegar a la terminal de Python:

    $ python
    

    Ahora intente importar la biblioteca:

    import tensorflow as tf
    

    Si todo est谩 bien, el comando no devolver谩 nada m谩s que el indicador de Python. Sin embargo, si la instalaci贸n no se realiz贸 correctamente, obtendr谩 un error.

    Recursos

    驴Est谩s empezando con TensorFlow? Instalarlo es solo el primer paso. Si desea obtener m谩s informaci贸n m谩s all谩 de esto, le recomendamos que pruebe un recurso m谩s detallado, como el Machine Learning pr谩ctico con Scikit-Learn y TensorFlow libro. Aprender谩s mucho de este libro, y no solo sobre TensorFlow y Scikit-Learn, sino tambi茅n sobre el Machine Learning en general.

    Conclusi贸n

    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 versi贸n solo para CPU y la versi贸n compatible con GPU. Este 煤ltimo es m谩s potente que el primero y es m谩s adecuado para tareas de procesamiento de im谩genes. En este art铆culo, vimos c贸mo podemos instalar TensorFlow en una m谩quina con Windows usando el comando pip y tambi茅n a trav茅s del marco de Anaconda.

     

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