20.2. Construyendo redes neuronales con Keras y TensorFlow: instalación y configuración del entorno
Desarrollar redes neuronales con Keras y TensorFlow es una tarea que requiere un conocimiento sólido de ambas bibliotecas, así como la correcta configuración del entorno de desarrollo. En este capítulo, cubriremos los pasos necesarios para instalar y configurar el entorno para construir redes neuronales usando Keras y TensorFlow en Python.
Introducción a TensorFlow y Keras
TensorFlow es una biblioteca de código abierto desarrollada por el equipo de Google Brain para el cálculo numérico utilizando gráficos de flujo de datos. Se utiliza ampliamente para aplicaciones de aprendizaje automático y aprendizaje profundo debido a su flexibilidad y capacidad de escalamiento. Keras, por otro lado, es una API de alto nivel que se ejecuta sobre TensorFlow, lo que hace que el proceso de desarrollo de modelos de aprendizaje profundo sea más accesible y rápido.
Instalación de Python
Antes de instalar TensorFlow y Keras, debes tener Python instalado en tu máquina. Se recomienda utilizar la última versión de Python 3, que se puede descargar desde el sitio web oficial de Python o mediante distribuciones como Anaconda, que vienen con muchos paquetes útiles preinstalados.
Crear un entorno virtual
Es una buena práctica crear un entorno virtual para su proyecto de aprendizaje automático. Esto le permite administrar las dependencias del proyecto de forma aislada sin afectar otras instalaciones de Python en su sistema. Para crear un entorno virtual, puede utilizar el módulo venv integrado en Python 3:
python3 -m venv nombre_entorno
Para activar el entorno virtual, utilice el comando:
nombre_entornofuente/bin/activate
En Windows, el comando es un poco diferente:
nombre_entorno\Scripts\activate
Instalación de TensorFlow
Con el entorno virtual habilitado, puedes instalar TensorFlow usando el administrador de paquetes pip:
pip instalar tensorflow
Esto instalará la última versión de TensorFlow, incluidas todas sus dependencias. Si necesita una versión específica, puede especificarla después del nombre del paquete:
instalación de pip tensorflow==2.x.x
Si trabajas con GPU NVIDIA y quieres aprovechar la potencia de procesamiento paralelo, debes instalar la versión de TensorFlow que admita GPU:
pip instala tensorflow-gpu
Para hacer esto, también necesitará tener CUDA Toolkit y cuDNN instalados y configurados correctamente en su máquina.
Instalación de Keras
Desde la versión 2.3.0, Keras se ha integrado con TensorFlow como tensorflow.keras. Por lo tanto, cuando instales TensorFlow, ya tendrás Keras disponible. Sin embargo, para asegurarse de tener la última versión de Keras, puede instalar o actualizar Keras por separado:
instalación de pip --actualizar keras
Probando la instalación
Para verificar que TensorFlow y Keras estén instalados correctamente, puede ejecutar el siguiente script de Python:
importar tensorflow como tf de tensorflow importar keras imprimir(tf.__versión__) imprimir(keras.__versión__)
Si todo es correcto, el script imprimirá las versiones de TensorFlow y Keras instaladas en su máquina.
Configuración del entorno de desarrollo
Con el entorno configurado, puedes empezar a desarrollar tus redes neuronales. Para un desarrollo eficiente, se recomienda utilizar un IDE (entorno de desarrollo integrado) como PyCharm, Visual Studio Code o Jupyter Notebooks, que ofrecen funciones útiles como autocompletado, depuración y control de versiones.
Conclusión
La creación de redes neuronales con Keras y TensorFlow requiere una configuración cuidadosa del entorno de desarrollo. Si sigue los pasos descritos en este capítulo, tendrá un entorno sólido y aislado para desarrollar sus modelos de aprendizaje profundo. Recuerda que la práctica hace la perfección, así que no dudes en experimentar e iterar en tus plantillas para lograr los mejores resultados.
Con el entorno configurado y probado correctamente, estará listo para sumergirse en el fascinante mundo del aprendizaje profundo, utilizando las poderosas herramientas que TensorFlow y Keras tienen para ofrecer.
