librerías python para machine learning

Cómo instalar librerías Python para machine learning y deep learning

Durante los últimos años, el interés por desarrollar aplicaciones para machine learning y deep learning se ha incrementado de forma exponencial, debido a que son muchas las aplicaciones de estos programas en diversos ámbitos de nuestra vida diaria.

Uno de los lenguajes más potentes y versátiles para implementar machine learning y deep learning es Python, ya que es un lenguaje multiplataforma y simple a nivel de implementación de código.

Sin embargo muchos nuevos programadores tienen problemas al configurar el entorno de trabajo e instalar las bibliotecas python para machine learning y deep learning.

Si estás interesado en el desarrollo de este tipo de aplicaciones con python, en este artículo te mostraremos cómo instalar las mejores librerías python para machine learning en entorno Windows y linux.

Configurar el entorno Python para el machine learning

Antes de pasar a la instalación de las librerías, vamos a ir primero a lo básico. Para desarrollar aplicaciones en Python para aprendizaje profundo es necesario primero cubrir ciertos requisitos.

En primer lugar tu ordenador debería cumplir con los siguientes requerimientos mínimos:

  • Procesador Core I5 de sexta generación o superior.
  • Memoria RAM de 8 Gb como mínimo.
  • Procesador gráfico Nvidia GTX 960 o superior.
  • Sistema operativo Windows 10, ubuntu en sus últimas versiones, Fedora, Debian o MAC.

Si tu ordenador cumple los requisitos mínimos, el segundo paso es descargar Anaconda Individual Edition (Python versión 3,6) o superior. Puedes descargarlo desde aquí.

Una vez descargado, procede con su instalación. Al instalar Python, solo se van a agragar algunas bibliotecas básicas.

anaconda 5.1

 

Una vez instalado deberás actualizar anaconda mediante prompt.  Ingresa el siguiente comando:

conda update conda

conda update –all

Instalando kit de herramientas CUDA y cuDNN

Primero instala CUDA tookit 9.0 u 8.0 descargando el paquete de instalación desde acá

Debes elegir la versión compatible con tu sistema operativo y versión de GPU.

Ahora descarga e instalar cuDNN desde aquí

Es necsario realizar un registro para descargar el paquete de instalación. Así mismo es necesario elegir la versión compatible con tu sistema operativo y CUDA.

Es necesario colocar la carpeta descomprimida en la unidad C, de la siguiente forma:

C:\cudnn-9.0-windows10-x64-v7

Se recomienda utilizar CUDA 9.0 ya que TensorFlow NO es compatible con las versiones 9.1 y 9.2 de CUDA Toolkit.

Ahora agrega cuDNN a la ruta de entorno, siguiendo estos pasos:

  1. Abre ejecutar ( Win + R) y luego ejecuta el comando sysdm.cpl
  2. ahora ve las propiedades del sistema de Window-10  y selecciona la pestaña avanzado.
  3. Seleccionar variables de entorno.
  4. finalmente agregue la siguiente ruta a su entorno.

C:\cudnn-9.0-windows10-x64-v7\cuda\bin

El último paso ahora será crear el entorno anaconda.

Pasos para crear el entorno anaconda para tensorflow

En primer lugar abre Anaconda Prompt, debemos crear un entorno de conda llamado «tensorflow» mediante los siguientes comandos:

conda crear -n tensorflow pip python = 3.6

ahora debemos activar el entorno conda emitiendo el siguiente comando:

activar tensorflow
(tensorflow) C:> # Tu mensaje debería cambiar

Estas librerías las puedes importar a tu instalación en python de forma sencilla a través de pip. Para actualizar pip a través de la línea de comandos solo debes implementar el siguiente código:

python -m pip install -u pip

Instalando las bibliotecas python para machine learning

Ahora, instalaremos las bibliotecas de Python para machine learning, en específico: TensorFlow y Keras.

TensorFlow

TensorFlow es una herramienta que brinda una amplia variedad de funciones, estando diseñado especialmente para modelos de redes neuronales profundas.

Para instalar TensorFlow, primero debemos abrir Anaconda Prompt y luego escribir los siguientes comandos:

Instalación de la versión de GPU de TensorFlow:

C: \> pip instalar tensorflow-gpu

Si deseas instalar la versión solo para el uso de CPU, acá el comando de instalación:

C: \> pip instalar tensorflow

Keras

Keras es una API para redes neuronales de alto nivel, escrita en Python y capaz de ejecutarse sobre tensorflow.

Para instalar keras introduce el siguiente comando en prompt:

pip instalar keras

Cómo implementar machine learning con python scikit-learn

 

Puedes instalar scikit-learn en sistemas operativos Linux, Windows y Mac  ejecutando el siguiente comando en pip:

pip install -u scikit-learn

Sin embargo en la distribución linux fedora, el comando scikit-learn es el siguiente:

 sudo dnf install python3-scikit-learn

Numpy

Numpy es una de las librerías favoritas para los que manejan Big Data. De igual forma es excelente para el desarrollo de aplicaciones para machine learning en Python.

Para instalar numpy a través de pip, solo introduce el siguiente comando:

pip install numpy

Matplotlib

Matplotlib es un framework que te permitirá visualizar datos en forma de gráficas lineales y vectoriales con python.

Para instalar este framework introduce el siguiente comando en pip:

python -m pip install -U matplotlib

Esperamos que este artículo te haya servido de ayuda para instalar las mejores librerías python para machine y deep learning.

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