Cómo descargar e instalar TensorFlow Windows y Mac

En este tutorial, vamos a explicar cómo instalar TensorFlow con Anaconda. Aprenderá a usar TensorFlow con Anaconda. Jupyter es un visor de portátiles.

Versiones de TensorFlow

TensorFlow admite cálculos a través de múltiples CPU y GPU. Esto significa que los cálculos se pueden distribuir entre dispositivos para mejorar la velocidad del entrenamiento. Con la paralelización, no es necesario esperar semanas para obtener los resultados de los algoritmos de entrenamiento.

Para usuarios de Windows, TensorFlow proporciona dos versiones:

  • TensorFlow sólo admite CPU: si su máquina no se ejecuta en NVIDIA GPU, solo puede instalar esta versión
  • TensorFlow con soporte para GPU: Para un cálculo más rápido, puede usar esta versión de TensorFlow. Esta versión tiene sentido solo si necesita una fuerte capacidad computacional.

Durante este tutorial, la versión básica de TensorFlow es suficiente.

Nota: TensorFlow no proporciona compatibilidad con GPU en macOS.

A continuación se explica cómo proceder

Usuario de macOS:

  • Instalar Anaconda
  • Crear un archivo.yml para instalar Tensorflow y dependencias
  • Iniciar Jupyter Notebook

Para Windows

  • Instalar Anaconda
  • Crear un archivo.yml para instalar dependencias
  • Use pip para agregar TensorFlow
  • Iniciar Jupyter Notebook

Para ejecutar Tensorflow con Jupyter, necesita crear un entorno dentro de Anaconda. Significa que instalará Ipython, Jupyter y TensorFlow en una carpeta apropiada dentro de nuestra máquina. Además de esto, agregará una biblioteca esencial para la ciencia de datos: “Pandas”. La biblioteca Pandas ayuda a manipular un marco de datos.

Instalar Anaconda

Descargue Anaconda versión 4.3.1 (para Python 3.6) para el sistema apropiado.

Anaconda le ayudará a administrar todas las bibliotecas necesarias para Python o R. Consulte este tutorial para instalar Anaconda

Crear un archivo.yml para instalar Tensorflow y dependencias

Incluye:

  • Localizar el camino de Anaconda
  • Establecer el directorio de trabajo en Anaconda
  • Crear el archivo yml (para el usuario de macOS, TensorFlow está instalado aquí)
  • Editar el archivo yml
  • Compilar el archivo yml
  • Activar Anaconda
  • Instalar TensorFlow (solo usuario de Windows)

Paso 1) Localice Anaconda

El primer paso que debe hacer es localizar el camino de Anaconda. Creará un nuevo entorno conda que incluye las bibliotecas necesarias que utilizará durante los tutoriales sobre TensorFlow.

Windows

Si es usuario de Windows, puede usar Anaconda Prompt y escribir:

Estamos interesados en conocer el nombre de la carpeta donde Anaconda está instalada porque queremos crear nuestro nuevo entorno dentro de esta ruta. Por ejemplo, en la imagen anterior, Anaconda está instalado en la carpeta Admin. Para usted, puede ser lo mismo, es decir, Administrador o el nombre del usuario.

En el siguiente, estableceremos el directorio de trabajo de c: a Anaconda3.

MacOS

para el usuario de macOS, puede usar el Terminal y escribir:

Tendrá que crear una nueva carpeta dentro de Anaconda que contenga Ipython, Jupyter y TensorFlow. Una forma rápida de instalar bibliotecas y software es escribir un archivo yml.

Paso 2) Establecer directorio de trabajo

Debe especificar el directorio de trabajo donde desea crear el archivo yml. Como se dijo antes, se ubicará dentro de Anaconda.

Para usuarios de macOS:

El Terminal establece el directorio de trabajo predeterminado en Usuarios/Nombre de usuario. Como puede ver en la figura a continuación, la ruta de anaconda3 y el directorio de trabajo son idénticos. En macOS, la carpeta más reciente se muestra antes de $. El Terminal instalará todas las bibliotecas de este directorio de trabajo.

Si la ruta del editor de texto no coincide con el directorio de trabajo, puede cambiarla escribiendo cd PATH en el Terminal. PATH es la ruta que ha pegado en el editor de texto. No olvide envolver el PATH con ‘PATH’. Esta acción cambiará el directorio de trabajo a PATH.

Abra su Terminal y escriba:

Para el usuario de Windows (asegúrese de la carpeta antes de Anaconda3):

o el comando path “where anaconda” le da

Paso 3) Crear el archivo yml

Puede crear el archivo yml dentro del nuevo directorio de trabajo. El archivo instalará las dependencias que necesita para ejecutar TensorFlow. Copie y pegue este código en el Terminal.

Para usuarios de macOS:

Un nuevo archivo llamado hello-tf.yml debería aparecer dentro de anaconda3

Para usuarios de Windows:

Debería aparecer un nuevo archivo llamado hello-tf.yml

Paso 4) Edite el archivo yml

Para usuarios de macOS:

Ya está listo para editar el archivo yml. Puede pegar el siguiente código en el Terminal para editar el archivo. El usuario de macOS puede usar vim para editar el archivo yml.

Hasta ahora, su Terminal se ve así

Se introduce un modo de edición. Dentro de este modo, puede, después de presionar esc:

  • Pulse i para editar
  • Pulse w para guardar
  • Presiona q! dejar de fumar

Escriba el siguiente código en el modo de edición y pulse esc seguido por:w

Nota: El archivo es sensible a mayúsculas y minúsculas y la intención. Se requieren 2 espacios después de cada intención.

Para macOS

Explicación de código

  • name: hello-tf: Nombre del archivo yml
  • dependencias:
  • piton=3.6
  • Jupyter
  • ipython
  • pandas: Instalar Python versión 3.6, Jupyter, Ipython y las bibliotecas pandas
  • pip: Instalar una biblioteca de Python
  • https://storage.googleapis.com/tensorflow/MacOS/cpu/tensorflow-1.5.0-py3-none-any.whl: Instale TensorFlow desde las API de Google.

Pulse esc seguido de:q! a bastante el modo de edición.

Para usuarios de Windows:

Windows no tiene programa vim, por lo que el Bloc de notas es suficiente para completar este paso.

Introduzca lo siguiente en el archivo

Explicación de código

  • name: hello-tf: Nombre del archivo yml
  • dependencias:
  • piton=3.6
  • Jupyter
  • ipython
  • pandas: Instalar Python versión 3.6, Jupyter, Ipython y las bibliotecas pandas

Abrirá el bloc de notas, puede editar el archivo desde aquí.

Nota: Los usuarios de Windows instalarán TensorFlow en el siguiente paso. En este paso, sólo se prepara el entorno de conda

Paso 5) Compilar el archivo yml

Puede compilar el archivo.yml con el siguiente código:

Nota: Para los usuarios de Windows, el nuevo entorno se crea dentro del directorio de usuario actual.

Lleva tiempo. Tomará alrededor de 1,1 gb de espacio en su disco duro.

En Windows

Paso 6) Activar entorno conda

Ya casi terminamos. Ahora tiene 2 entornos conda. Ha creado un entorno conda aislado con las bibliotecas que utilizará durante los tutoriales. Esta es una práctica recomendada porque cada proyecto de aprendizaje automático requiere bibliotecas diferentes. Cuando el proyecto haya terminado, puede quitar o no este entorno.

El asteríx indica el valor predeterminado. Necesita cambiar a hello-tf para activar el entorno

Para usuarios de macOS:

Para usuarios de Windows:

Puede comprobar que todas las dependencias están en el mismo entorno. Esto es importante porque permite a Python usar Jupyter y TensorFlow desde el mismo entorno. Si no ve los tres de ellos ubicados en la misma carpeta, debe comenzar todo de nuevo.

Para usuarios de macOS:

Opcional: puede comprobar si hay actualizaciones.

Paso 7) Sólo para usuarios de Windows: Instalar TensorFlow

Para usuario de Windows:

Como puede ver, ahora tiene dos entornos Python. El principal y el recién creado en es decir, hello-tf. El entorno de conda principal no tiene TensorFlow instalado solo hello-tf. Desde la imagen, python, jupyter e ipython se instalan en el mismo entorno. Significa que puedes usar TensorFlow con un cuaderno Jupyter.

Debe instalar Tensorflow con el siguiente comando. Sólo para usuarios de Windows

Iniciar Jupyter Notebook

Esta parte es la misma para ambos sistemas operativos.

Puede abrir TensorFlow con Jupyter.

Nota: Cada vez que desee abrir TensorFlow, debe inicializar el entorno

Procederás de la siguiente manera:

  • Activar el entorno hello-tf conda
  • Abrir Jupyter
  • Importar flujo de tensor
  • Eliminar bloc de notas
  • Cerrar Jupyter

Paso 1) Activar conda

Para usuarios de macOS:

Para usuarios de Windows:

Paso 2) Abrir Jupyter

Después de eso, puede abrir Jupyter desde la Terminal

Su navegador debe abrirse automáticamente, de lo contrario copiar y pegar la URL proporcionada por el Terminal. Comienza por http://localhost:8888

Dentro del Jupyter Notebook, puede ver todos los archivos dentro del directorio de trabajo. Para crear un nuevo bloc de notas, simplemente haga clic en nuevo y Python 3

Nota: El nuevo cuaderno se guarda automáticamente dentro del directorio de trabajo.

Paso 3) Importar Tensorflow

Dentro del cuaderno, puede importar TensorFlow con el alias tf. Haga clic para ejecutar. A continuación se crea una nueva celda.

Vamos a escribir su primer código con TensorFlow.

Se crea un nuevo tensor. Felicitaciones. Instaló correctamente TensorFlow con Jupyter en su máquina.

Paso 4) Eliminar archivo

Puede eliminar el archivo llamado Untitled.ipynb dentro de Jupyer.

Paso 5) Cerrar Jupyter

Hay dos formas de cerrar Jupyter. La primera forma es directamente desde el cuaderno. La segunda forma es mediante el uso de la terminal (o Anaconda Prompt)

De Jupyter

En el panel principal de Jupyter Notebook, simplemente haga clic en Cerrar sesión

Se le redirigirá a la página de cierre de sesión.

Desde la terminal

Seleccione la terminal o la solicitud de Anaconda y ejecute dos veces ctr+c.

La primera vez que haga ctr+c, se le pedirá que confirme que desea apagar el bloc de notas. Repita ctr+c para confirmar

Se ha cerrado la sesión correctamente.

Jupyter con el entorno principal de conda

Si desea iniciar TensorFlow con jupyter para uso futuro, debe abrir una nueva sesión con


Si no lo haces, Jupyter no encontrará TensorFlow
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