ACTUALIDAD:

Nuevo libro sobre TensorFlow con el título  “HELLO WORLD EN TENSORFLOW para iniciarse en la programación del Deep Learning”, estará disponible para consultar en esta web a partir de su presentación el próximo lunes 1 de febrero. ¡Están todos invitados a la presentación!

Versión en papel ya disponible en el portal lulu.com (y próximamente en el de amazon.com) y algunos ejemplares se podrán adquirir en la presentación.

 

 

NOTA: La información contenida en la  recopilación de les 8 post sobre TensorFlow  (este era el primero) se ha actualizado y ampliado completamente en este nuevo libro. 

 

TensorFlowPost

 

La prensa generalista como La Vanguardia o El País que encuentro en el restaurante donde voy a comer, ya llevan tiempo mencionando de manera tímida las palabras Deep Learning. Pero esto no ha hecho más que empezar, y sin duda puede ser una oportunidad para los ingenieros informáticos.

Y en concreto, la semana pasada Google anunció que  abría su código de Deep Learning llamado TensorFlow, creado por su equipo Google Brain. Sin duda es una noticia que se debe analizar profundamente porque pienso que esta liberación de código puesto a disposición de la comunidad va a representar un punto de inflexión importante en este campo en muchos sentidos.

Hay muchos más entornos para deep learning, como  TheanocaffeDeepLearning4JtorchMocha.jl o  Lasagne, pero mi visión es que TensorFlow va a marcar terreno rápidamente. Por ello les propongo que me acompañen en esta breve introducción práctica a TensorFlow  (basándome en uno de los tutorials que ofrece la misma página oficial de Tensorflow) siguiendo el modelo de learn by doing que utilizo en mis clases prácticas en la universidad UPC.

Por motivos de disponibilidad voy a realizar esta introducción en varios días mediante varios post en este blog.  Hoy, para acabar esta primera entrega,  les avanzo una breve reflexión en voz alta sobre los motivos que puede tener Google para liberar un código de tanto valor, creo que es importante. También añado los pasos a seguir para instalar este paquete en su ordenador.

1- ¿Qué es lo más importante hoy en día,  el software o los datos?

Creo que una primera conclusión del paso que ha dado Google es que para poder extraer conocimiento en el universo Big Data, lo más importante ya no debe ser el software. Estoy seguro que lo son los datos, que Google no comparte.  Se puede entender que a medida que las empresas son más data-driven, está claro que se sienten más cómodas abriendo su software (sin liberar sus datos).

Pero estoy seguro que también hay en la decisión de Google el considerar el retorno que tiene para cualquier empresa que libera un código en cuanto a ideas que la comunidad aporta y la empresa creadora también puede beneficiarse.

Pero tampoco hay que menospreciar el valor de marca que implica liberar un código. Y si este código se usa, como estoy seguro que será el caso TensorFlow, la compañía creadora del software tiene mucha gente ya formada que puede incorporar en su empresa siempre que lo necesite (y me imagino que esto va ha hacer Google pues todo pinta que continuará creciendo).

2- Instalación de TensorFlow

TensorFlow  tiene una API Python que usaremos que requiere Python 2.7 instalado. La manera más fácil de instalar  Su instalación resulta bastante sencilla con el comando habitual pip install:

 virtualenv ~/Virtualenvs/tensorflow
source ~/Virtualenvs/tensorflow/bin/activate
pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl
git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow

No es imprescindible usar un entorno virtual como en el ejemplo, aunque recomendable. Estos comandos son para MAC, si se encuentran en un entorno Ubuntu/Linux  puede hacer:

$ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl

Si se opta por una instalación a partir de fuentes pueden visitar esta página.

Para probar que tienen bien instalado el paquete, pueden hacer su primer programa “Hello World” en TensorFlow. Cómo hemos comentado Tensorflow ofrece una fantástica API en Python para poder ser usado.  Después de invocar el interprete de Python, puede teclear el siguiente código:

import tensorflow as tf

hello = tf.constant('Hello World!')
session = tf.Session()
print session.run(hello)

Hasta aquí he mostrado una manera de instalar el paquete TensorFlow para entrar de la manera más sencilla posible a usarlo.  Pero hace falta remarcar que lo que ha liberado Google es mucho más y que podemos descargar el código fuente  de Tensorflow y compilarlo, descargar la versión para GPUs, la versión que se ejecuta via Docker, entre muchas otras cosas. Más detalle de todas las posibilidades se puede encontrar en la página de Download and Setup TensorFlow a la que invito al lector visitar una vez llegado al final de este post sin haberse accidentado por el camino.

 

Espero que les sea útil este post y también espero tener yo el tiempo y la disciplina para ir entregando los próximos!

 

Link a la siguiente entrega: parte 2

Cualquier consulta o sugerencia pueden contactar a través de DeepLearningBarcelona@gmail.com 
2017-08-09T12:16:21+00:00 November 20th, 2015|