La Máquina Oráculo

Configuración de Keras y TensorFlow

DEEP LEARNING CON KERAS Y TENSORFLOW

¿CPU o GPU?

Como se mencionó previamente, los dispositivos GPU, como son las tarjetas gráficas, están mucho mejor preparadas para el cálculo en paralelo que requiere el entrenamiento de redes neuronales. Así que tendremos la opción de configurar nuestra gráfica de forma que podamos correr en ella nuestros algoritmos de una forma mucho más rápida y optimizada que en el caso de recurrir a la CPU. La opción es únicamente viable si se cuenta con una tarjeta gráfica NVIDIA relativamente moderna. Puedes ir a Administrador de dispositivos » Adaptadores de pantalla para conocer el modelo con el que cuenta tu equipo. Si no es el caso, o simplemente es una posibilidad que no quieres contemplar, continúa con el paso 3.2. Ten en cuenta que el uso de la CPU implicará tiempos de entrenamiento de las redes considerablemente más largos, especialmente en modelos muy profundos.

PASO 3.1 - Instalar TensorFlow con CUDA

Vamos a proceder a instalar TensorFlow para GPU en nuestro entorno. Así, instalar TensorFlow es tan sencillo como ejecutar el comando.

conda install tensorflow-gpu

Veréis que no solo descarga este paquete sino unos cuantos más adicionales necesarios para correr tensorflow-gpu. Dado que no estamos indicando la versión de descarga, necesitamos averiguarla. Esto es extremadamente importante dado que la necesitaremos para seleccionar la versión de CUDA, la herramienta que nos permitirá trabajar con la GPU y que deberemos instalar también. Es aconsejable echar un vistazo a esta tabla de la propia web de TensorFlow en la que nos indica las compatibilidades.

Dentro del entorno, podéis ver una lista de los paquetes instalados con el comando:

conda list

En la lista, que podéis ver en la imagen de la derecha, debería aparecer la versión de tensorflow-gpu, que en nuestro caso es la 2.6

Es muy probable que contéis también con el paquete de CUDA, cudatoolkit, el cual se instaló de formá automática. Sino es el caso, podéis realizar la instalación de CUDA con el comando:

conda install cudatoolkit=11.2

así como cuDNN, otro paquete de NVIDIA destinado a optimizar las operaciones con tensores propias del Deep Learning.

conda install cudnn=8.1

PASO 3.2 - Instalar TensorFlow

Anaconda nos ofrece un conjunto de localizaciones o «canales» por defecto desde los cuales Conda recupera e instala los paquetes. El inconveniente es que muchas veces dichos canales por defecto no disponen de las últimas versiones. A veces es necesario indicar otros canales de instalación. Nosotros descargaremos TensorFlow desde el canal conda-forge con el siguiente comando:

conda install --channel conda-forge tensorflow

Para averiguar qué versión de TensorFlow estamos usando prueba con el siguiente comando que lista todos los paquetes instalados en nuestro entorno:

conda list

Debería verse la versión del paquete tensorflow.

Y con esto ya tendríamos la maravillosa biblioteca para Deep Learning en nuestro entorno de trabajo.

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