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Instalación Python+Keras+Tensorflow

Última modificación: 5 de Noviembre de 2018, y ha tenido 6515 vistas

Basado en este post de Neil Zhang.

También puedes encontrar otro post sobre cómo instalarlo en esta entrada de Adrian Rosebrock.

    • Abre Anaconda Prompt y escribe:
conda update conda
conda update --all
cuda_9.0.176_win10_network.exe
cuda_9.0.176.1_windows.exe #patch 1
cuda_9.0.176.2_windows.exe #patch 2
    • Nota: la versión 9.x puede dar problemas en versiones 1.6.0 y anteriores de Tensorflow
    • Instala Nvidia cuDNN, una librería de primitivas para DNN con aceleración GPU:
cudnn-9.1-windows10-x64-v7.zip
    • Añade al PATH de ENVIRONMENT la ruta de cudnn-9.1-windows10-x64-v7\cuda\bin
  • Crea un entorno tensorflow en Anaconda (con el python que te hayas descargado):
conda create -n tensorflow python=3.7 numpy scipy matplotlib spyder
  • Activa el entorno (desde Anaconda Prompt): 
activate tensorflow
  • Instala Tensorflow en el entorno (desde Anaconda Prompt):
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu (si tienes GPU)
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow (si no tienes GPU)
  • Prueba Tensorflow (desde el terminal anterior con el entorno activado):
#run python
> python
# Try following commands in python command line tool
>>> import tensorflow as tf
>>> hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
>>> sess = tf.Session()
>>> print(sess.run(hello))
  • Si has instalado CUDA comprueba que Tensorflow está usando la GPU (desde un python usando la sesión de tensorflow):
import tensorflow as tf
# Crea un grafo
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
c = tf.matmul(a, b)
# Crea una sesión con log_device_placement puesto a True.
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
# Ejecutamos la sesion
print(sess.run(c)) 
  • Instala Keras (por defecto debe estar con tensorflow como backend):
pip install keras
  • Quizás también te puedan interesar estas librerías (en algunos temas concretos es posible que necesitemos más librerías, puedes instalarlas cuando sea necesario):
pip install pandas
pip install h5py
conda install -c conda-forge bcolz
pip install keras-tqdm
  • Abre Anaconda Navigator.
  • Instala Jupyter Lab o Jupyter Notebook (desde Anaconda Navigator).

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