TensorFlow es una biblioteca de código abierto creada por Google, que se utiliza para desarrollar sistemas que utilizan tecnología de aprendizaje automático. Esta biblioteca incluye la implementación de muchos algoritmos potentes diseñados para resolver problemas comunes de aprendizaje automático, incluido el reconocimiento de patrones y la toma de decisiones.
Este material está dedicado a los conceptos básicos de TensorFlow y está diseñado para lectores que no saben nada sobre esta biblioteca.
TensorFlow: una biblioteca moderna de aprendizaje automático
Google transfirió el proyecto TensorFlow a la categoría de código abierto en 2015. Su predecesor fue el proyecto DistBelief, los años de experiencia acumulados durante el trabajo con los que se reflejaron en TensorFlow.
Los desarrolladores de la biblioteca TensorFlow buscaron ser flexibles, eficientes, extensibles y portátiles. Como resultado, se puede usar en una variedad de entornos informáticos, desde aquellos formados por dispositivos móviles hasta entornos representados por grandes grupos. La biblioteca le permite preparar rápidamente modelos entrenados para un trabajo real, lo que elimina la necesidad de crear implementaciones de modelos especiales para fines de producción.
La biblioteca TensorFlow, por un lado, atrae la atención de la comunidad de código abierto y está abierta a la innovación, y por otro lado, cuenta con el apoyo de una gran corporación. Esto nos permite decir que tiene todas las posibilidades de un desarrollo estable.
Esta biblioteca, gracias a los esfuerzos conjuntos de todos los que trabajan en ella, es adecuada para resolver problemas de varias escalas. Desde aquellos que surgen frente a un desarrollador independiente, hasta aquellos que enfrentan startups e incluso grandes empresas como Google. Desde el momento en que esta biblioteca se convirtió en código abierto, desde noviembre de 2015, se ha convertido en una de las bibliotecas de aprendizaje automático más interesantes. Se usa cada vez más en la investigación, en el desarrollo de aplicaciones reales, en la formación.
TensorFlow está mejorando constantemente, se suministra constantemente con algo nuevo, optimizado. Además, una comunidad ha estado creciendo alrededor de esta biblioteca.
Sobre TensorFlow
Tensor es una forma estándar de representar datos en sistemas de aprendizaje profundo. Los tensores son matrices multidimensionales, una extensión de tablas bidimensionales (matrices) para representar datos con dimensiones más altas. En pocas palabras, un tensor es una matriz n-dimensional.
En general, si estás acostumbrado a trabajar con matrices, los tensores se pueden imaginar de la misma manera que imaginas matrices.
Comencemos instalando TensorFlow.
Instalar TensorFlow
Si está comenzando con una instalación limpia de Python (es posible que haya instalado Python específicamente para aprender TensorFlow), simplemente instale
pip para instalar TensorFlow:
pip install tensorflow
Este enfoque es simple, pero tiene algunas características desagradables. Consisten en el hecho de que al instalar TensorFlow, en lugar de paquetes ya instalados, se instalarán ciertas versiones de los paquetes de dependencia de esta biblioteca.
Si está utilizando una instalación de Python existente para otros fines, no se recomienda este método. Una forma de instalar TensorFlow sin pasar por las funciones anteriores es utilizar un entorno virtual administrado por
virtualenv . Quizás ya tenga instalada esta utilidad, quizás no. Si no lo tiene instalado, puede instalarlo así:
pip install virtualenv
Obtenga más información sobre
virtualenv .
Para instalar TensorFlow en un entorno virtual, primero debe crear dicho entorno. Lo
~/envs , pero puede elegir otra carpeta que sea más adecuada para usted:
cd ~ mkdir envs virtualenv ~/envs/tensorflow
Arriba, creamos el
tensorflow virtual de
tensorflow en la
~/envs (está representado por la
~/envs/tensorflow ). Para activar este entorno, use el siguiente comando:
source ~/envs/tensorflow/bin/activate
Después de eso, la línea de comandos debería cambiar, indicando el entorno virtual activado:
(tensorflow)
Ahora puede instalar TensorFlow en un entorno virtual usando
pip :
(tensorflow) pip install tensorflow
Dicha instalación no afectará a otros paquetes instalados en la computadora.
Para salir del entorno virtual, puede usar el siguiente comando:
(tensorflow) deactivate
Después de eso, el símbolo del sistema tomará su forma normal.
Hasta hace poco, TensorFlow era muy difícil de usar en un entorno Windows. Sin embargo, después del lanzamiento de TensorFlow 0.12, ya no se observan problemas especiales en esta área. Es decir, para instalar la versión de CPU de TensorFlow para Windows, es suficiente ejecutar el siguiente comando:
pip install tensorflow
Y para instalar la versión de GPU, lo siguiente:
pip install tensorflow-gpu
Al instalar esta versión de TensorFlow, se supone que ya tiene CUDA 8.
Ahora la biblioteca TensorFlow está instalada en su computadora, lo que significa que es hora de trabajar con ella. Comencemos, como suele ser el caso al aprender nuevas tecnologías, con "Hello World!"
Estimados lectores! Este material es una traducción del comienzo de
esta publicación de TensorFlow Fundamentals. ¿Crees que vale la pena traducirlo más?
