20.2. Création de réseaux de neurones avec Keras et TensorFlow : installation et configuration de l'environnement
Le développement de réseaux de neurones avec Keras et TensorFlow est une tâche qui nécessite une solide compréhension des deux bibliothèques, ainsi qu'une configuration correcte de l'environnement de développement. Dans ce chapitre, nous aborderons les étapes nécessaires pour installer et configurer l'environnement afin de créer des réseaux de neurones à l'aide de Keras et TensorFlow en Python.
Présentation de TensorFlow et Keras
TensorFlow est une bibliothèque Open Source développée par l'équipe Google Brain pour le calcul numérique à l'aide de graphiques de flux de données. Il est largement utilisé pour les applications d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond en raison de sa flexibilité et de sa capacité à évoluer. Keras, quant à lui, est une API de haut niveau qui s'exécute sur TensorFlow, ce qui rend le processus de développement de modèles d'apprentissage profond plus accessible et plus rapide.
Installation de Python
Avant d'installer TensorFlow et Keras, Python doit être installé sur votre ordinateur. Il est recommandé d'utiliser la dernière version de Python 3, qui peut être téléchargée depuis le site officiel de Python ou via des distributions comme Anaconda, qui sont livrées avec de nombreux packages utiles préinstallés.
Création d'un environnement virtuel
Il est recommandé de créer un environnement virtuel pour votre projet de machine learning. Cela vous permet de gérer les dépendances du projet de manière isolée sans affecter les autres installations Python sur votre système. Pour créer un environnement virtuel, vous pouvez utiliser le module venv intégré à Python 3 :
python3 -m venv nom_environnement
Pour activer l'environnement virtuel, utilisez la commande :
source nom_environnement/bin/activate
Sous Windows, la commande est un peu différente :
nom_environnement\Scripts\activate
Installation de TensorFlow
Une fois l'environnement virtuel activé, vous pouvez installer TensorFlow à l'aide du gestionnaire de packages pip :
pip installer tensorflow
Cela installera la dernière version de TensorFlow, y compris toutes ses dépendances. Si vous avez besoin d'une version spécifique, vous pouvez la spécifier après le nom du package :
pip install tensorflow==2.x.x
Si vous travaillez avec des GPU NVIDIA et souhaitez profiter de la puissance de traitement parallèle, vous devez installer la version de TensorFlow prenant en charge le GPU :
pip installe tensorflow-gpu
Pour ce faire, vous devrez également avoir installé et configuré correctement la boîte à outils CUDA et cuDNN sur votre machine.
Installation de Keras
Depuis la version 2.3.0, Keras a été intégré à TensorFlow sous le nom de tensorflow.keras. Par conséquent, lorsque vous installerez TensorFlow, Keras sera déjà disponible. Cependant, pour vous assurer que vous disposez de la dernière version de Keras, vous pouvez installer ou mettre à jour Keras séparément :
pip install --upgrade keras
Test de l'installation
Pour vérifier que TensorFlow et Keras sont correctement installés, vous pouvez exécuter le script Python suivant :
importer Tensorflow en tant que TF
à partir de tensorflow importer des keras
imprimer(tf.__version__)
imprimer(keras.__version__)
Si tout est correct, le script imprimera les versions de TensorFlow et Keras installées sur votre machine.
Configuration de l'environnement de développement
Une fois l'environnement configuré, vous pouvez commencer à développer vos réseaux de neurones. Pour un développement efficace, il est recommandé d'utiliser un IDE (Integrated Development Environment) tel que PyCharm, Visual Studio Code ou Jupyter Notebooks, qui offrent des fonctionnalités utiles telles que la saisie semi-automatique, le débogage et le contrôle de version.
Conclusion
La création de réseaux de neurones avec Keras et TensorFlow nécessite une configuration minutieuse de l'environnement de développement. En suivant les étapes décrites dans ce chapitre, vous disposerez d'un environnement robuste et isolé pour développer vos modèles d'apprentissage profond. N'oubliez pas que la pratique rend parfait, alors n'hésitez pas à expérimenter et à répéter vos modèles pour obtenir les meilleurs résultats.
Une fois l'environnement correctement configuré et testé, vous êtes prêt à plonger dans le monde fascinant du deep learning, en utilisant les outils puissants proposés par TensorFlow et Keras.
