1.2 - Instalación local de Keras y TensorFlow
Si queremos comenzar a construir nuestros propios algoritmos de Deep Learning debemos decidir si las ingentes necesidades de cómputo necesarias para entrenar los modelos provendrán de nuestra máquina o de algún servidor externo. En caso de contar con un buen hardware (específicamente una tarjeta gráfica NVIDIA de calidad media-alta), podría ser interesante depender de nuestros propios recursos.
Si no es el caso y simplemente queremos evitar detenernos en los detalles de hardware, un servidor externo es una opción legítima. Puedes saltarte todo este apartado y pasar directamente a la sección sobre Colab.
PASO 1 - Instalación de Anaconda
Como hemos adelantado, gestionaremos nuestros programas desde Anaconda, lo cual nos facilitará su gestión y control. Para comenzar la instalación de Anaconda tan solo debemos realizar la descarga desde el sitio oficial y seguir las instrucciones indicadas como en cualquier instalador.
Una vez instalado, deberíamos poder encontrar en nuestro PC Anaconda Navigator. Si lo abrimos aparecerá algo parecido a la imagen de la derecha.
La instalación de Anaconda incluye también Conda, el gestor de paquetes. Al igual que con el resto de aplicaciones con las que trabajaremos, es extremadamente recomendable averiguar qué versión de Conda estamos utilizando. Para ello, será necesario abrir la consola que se nos ofrece en el Anaconda Navigator: CMD.exe Prompt. Allí ejecutaremos el siguiente comando:
--version En nuestro caso se trata de la versión 22.11.1
Podemos hacer lo mismo para comprobar la versión de Python, el cual viene también con la instalación. El comando siguiente:
--version Nosotros utilizaremos Python 3.9.12.
