Introducción a TensorFlow

TensorFlow es una librería Python para computación numérica rápida creada y publicada por Google. Es una librería que puede utilizarse para crear modelos de Deep Learning directamente o utilizando librerías de envolturas que simplifican el proceso construido sobre TensorFlow.

¿Qué es TensorFlow?

TensorFlow es una biblioteca de código abierto para la computación numérica rápida. Fue creado y es mantenido por Google y publicado bajo la licencia de código abierto Apache 2.0. La API es nominalmente para el lenguaje de programación Python, aunque hay acceso al lenguaje subyacente C++. A diferencia de otras librerías numéricas destinadas a ser usadas en el Aprendizaje Profundo como Theano, TensorFlow fue diseñado para su uso tanto en investigación y desarrollo, como por ejemplo en sistemas de producción, como RankBrain en la búsqueda de Google y el divertido proyecto DeepDream2. Puede funcionar en una sola CPUs, GPUs, así como dispositivos móviles y sistemas distribuidos a gran escala de cientos de máquinas.

Instalar TensorFlow en Anaconda con Window

En este tutorial te vamos a enseñar paso a paso el proceso de Instalación de TensorFlow en Anaconda.

Paso 1: Descarga Anaconda

Si aún no tienes o no sabes lo que es Anaconda visita este post.

Según sus necesidades, puede descargar cualquiera de las versiones de Anaconda. Pero para TensorFlow estamos usando la versión 3.6 de Python. Por lo tanto recomendamos “Python 3.6”.

Paso 2: Instalar Anaconda

Ahora el siguiente paso es instalar Anaconda en Windows, para esto haga doble clic en el instalador e iniciará la instalación. Siga los pasos y complete la instalación.

Paso 3: Instalar TensorFlow con Anaconda

En el paso final instalaremos TensorFlow con Anaconda y ejecutaremos un sencillo programa TensorFlow. Usaremos el prompt de Anaconda para instalar TensorFlow. Vaya a “Windows” –> Busque “Anaconda Prompt” como se muestra a continuación:

Luego haga clic derecho en el programa Anaconda Prompt y ejecútelo como administrador.

Luego ejecute los siguientes comandos para instalar tensorflow en su CPU o en su GPU:

pip install --upgrade tensorflow

pip3 install --upgrade tensorflow-gpu

Ahora podemos probar TensorFlow en la consola Phyton o en Anaconda. Así que vamos a correr el siguiente código:

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hola, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

Debería funcionar perfectamente sin ningún error e imprimir el mensaje:

 Hola, TensorFlow!

Sus primeros ejemplos en TensorFlow

El cálculo se describe en términos de flujo de datos y operaciones en la estructura de un gráfico dirigido.

• Nodos: Los nodos realizan cálculos y tienen cero o más entradas y salidas. Los datos que se mueven entre nodos se conocen como tensores, que son matrices multidimensionales de valores reales.
• Bordes: El gráfico despeja el flujo de datos, ramificando, enlazando y actualizando el estado. Se pueden utilizar bordes especiales para sincronizar el comportamiento dentro del gráfico, por ejemplo, en espera para el cálculo de un número de entradas a completar.
• Operación: Una operación es un cálculo abstracto llamado que puede tomar atributos de entrada y producir atributos de salida.

➡ En este tutorial aprendió que es TensorFlow y los pasos para instalar TensorFlow en Windows con Anaconda,
si quieres aprender más realiza nuestro curso:

Curso de Deep Learning