Curso de Introducción al Deep Learning 2018

Toma las primeras clases gratis

Es recomendable que se utilice una version de Python 3.x

Para instalar Conda en ubuntu es necesario abrir la teminal y ejecutar los siguientes pasos

  • INSTALAR ANACONDA

    1.- ir a y verificar la última version de Anaconda
    para la fecha de publicación de este tutorial la última version de Anaconda es Anaconda 2019.07

    2.- (en terminal) crear una variable
    $ cd /tmp

    3.- Agregar la siguente linea de código mofificandolo si es necesario debido a que la versión de anaconda haya cambiando
    $ curl -O https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh

    4.- (opcional, creo!) verifar el Hash
    $ sha256sum Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh

    5.- Correr el script de anaconda
    $ bash Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh

    6.- Completa el proceso de instalación
    7.-Selecciona el path de instalación para anaconda

    8.- para activar anaconda
    $ source ~/.bashrc

    9.-verifica que conda se haya instalado correctamente mandando llamar el siguiente comando, (este despelegará todas las packages que tiene instalado)
    $ conda list

Nota: cabe resaltar que se pueden crear ambientes virtuales desde conda o venv, en este curso el ambiente virtual que se utiliza se genera por medio de venv, asi que es el que vamos a utilizar sin embargo a continuación se muestra como crear y activar el ambiente virtual en Anaconda

10.-Para crear un ambiente virtual en anaconda (ejemplo)
	$ conda create --name my_env python=3
	
11.-Una vez creado se activa por medio del comando
	$ conda activate my_env

12.- para desactivar el ambiente virtual basta con ejecutar el codigo
	$ conda deactivate
  • INSTALAR VENV

    1.- Intalar vitualenv con ayuda de pip3
    $ pip3 install virtualenv

    2.- una vez instalado dirijase a la carpeta del proyecto
    $ cd ~/project_name

    3.- ejecute el codigo para crear un ambiente virtual
    $ virtualenv my_env

    4.- para activar el ambiente virtual
    & source my_env/bin/activate

    5.- Para verificar los packages instalados en el ambiente virtual
    $ pip3 list

  • DESCARGAR EL REPOSITORIO DE GIT

    1.- Una vez estando en la carpeta del projecto ejecute el comando
    $ git init

    2.- Ya iniciado Git clone el proyecto
    $ git clone https://github.com/omar-florez/learning_emotions_with_emojis

    3.-Esto descargará una copia del pproyecto learning_emotions_with_emojis

  • INSTALAR LIBRERIAS FALTANTES

    1.-Para instalar las librerias que no tiene por defecto cuando creamos un ambiente virtual pero se necesitan para el proyecto como sería el caso de tensorflow, dirijase a la carperta donde esta el archivo requirements.txt
    …/learning_emotions_with_emojis/requirements.txt
    $cd …/learning_emotions_with_emojis/

    2.-Ejecute el comando para instalar las librerias que contiene el archivo requirements.txt
    $pip3 install -r requirements.txt

    3.- Despues de terminado verifique que esten las librerias solicitadas por requirements.txt
    $ pip3 list

  • TROUBLESHOOTING

Basicamente durante la configuración del ambiente de trabajo solo me encontre con dos problemas a solucionar:

1.- La version de Tensorflow no es compatible con la version de pyhon3.x
	Para este problema encontre dos soluciones, hacer un downgrade a python o hacer un downgrade a Tensorflow, opté por la segunda. 
	La versión de python que yo tengo es la version 3.6 y en foros encontré y posteriormente corroboré personalmente que una versión estable de 				Tensorflow era la versión  1.5.1 
	Así que solo quedó desinstalar la version actual de Tensorflow e instalar la version 1.5.1
		$pip3  uninstall Tensorflow=1.10.0
		$pip3 install Tensorflor=1.5.1


2.- el  archivo run_model.py tiene el siguente error:
File "run_model.py", line 18, in <module>
    from data.EmojiDatasetWords import EmojiDatasetWords
ModuleNotFoundError: No module named 'data'

esto se solucionó moviendo el archivo desde …/learning_emotions_with_emojis/experiments/run_model.py hacia …/learning_emotions_with_emojis/run_model.py

Saludos y espero que les sirva este tutorial!!! 😉

Curso de Introducción al Deep Learning 2018

Toma las primeras clases gratis

0 Comentarios

para escribir tu comentario