TensorFlow

Creado inicialmente por el equipo de Inteligencia Artificial de Google Brain, TensorFlow se diseñó para el aprendizaje automático y la investigación de redes neuronales. Este sistema flexible y escalable funciona en varias plataformas utilizando diferentes aceleradores, como GPUs, NPUs y TPUs.

Proporciona un sólido soporte para el entrenamiento y desarrollo de redes generativas adversariales (GAN). Estas sofisticadas arquitecturas de redes neuronales constan de dos modelos que compiten entre sí: un generador que crea datos sintéticos y un discriminador que evalúa su autenticidad. Los desarrolladores pueden implantar y ajustar eficazmente las GAN para diversas aplicaciones, como la generación de imágenes, la transferencia de estilos y el aumento de datos.

Muchas aplicaciones conocidas aprovechan la potencia de TensorFlow. Esta versátil herramienta es utilizada por una amplia gama de empresas de diversos sectores:

• Google Translate utiliza TensorFlow para sus funciones avanzadas de traducción de idiomas.
• Airbnb utiliza esta tecnología para mejorar su experiencia de usuario y optimizar sus servicios.
• Dropbox incorpora TensorFlow a su infraestructura para mejorar la gestión de archivos y las capacidades de búsqueda.
• Uber aprovecha la potencia de TensorFlow para la optimización de rutas y la predicción de la demanda.
• Snapchat emplea esta biblioteca para impulsar sus innovadores filtros y funciones de realidad aumentada.

Es crucial entender que TensorFlow es una potente herramienta para desarrolladores, pero no es útil por sí sola. Simplemente instalándolo en un servidor no te ayudará a entrenar un modelo de red neuronal o ejecutar inferencia. Sin embargo, cuando empiezas a codificar e integras la librería TensorFlow en tu proyecto, desbloqueas un amplio abanico de posibilidades. Dadas las muchas opciones disponibles, recomendamos consultar la documentación oficial antes de sumergirse en experimentos.

Instalación

TensorFlow se puede instalar de dos formas principales. El primer método es adecuado para situaciones en las que la contenedorización no es necesaria. El segundo utiliza contenedores Docker, lo que le permite configurar rápidamente una plataforma de prueba conveniente con Jupyter Notebook.

Independiente

Antes de la instalación, se recomienda actualizar la versión actual del gestor de paquetes pip:

pip install --upgrade pip

Ahora, instala TensorFlow en el servidor:

pip install tensorflow

Después de completar el proceso, podrás crear tus propias redes neuronales usando el poder de esta maravillosa librería.

Docker

Antes de empezar, asegúrate de tener instalada la última versión de Docker Engine en tu servidor. Ahora, descarga la imagen oficial del contenedor desde la librería DockerHub:

sudo docker pull tensorflow/tensorflow:latest

Tensorflow, aunque es una poderosa biblioteca de aprendizaje automático no viene con una interfaz web incorporada para la interacción del usuario. Esta limitación hace necesario el uso de soluciones de software de terceros para trabajar eficazmente con TensorFlow. Una opción popular y ampliamente utilizada es Jupyter Notebook, que proporciona un entorno interactivo para la codificación y visualización.

Para configurar nuestro entorno de trabajo, tendrás que iniciar Jupyter Notebook y configurarlo para el acceso remoto. Además, redirige el puerto 8888 para permitir conexiones desde dispositivos o redes externas:

sudo docker run -it -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-jupyter

Después del lanzamiento, abra su navegador web y navegue hasta la página:

http://[LeaderGPU_server_IP]:8888

Para verificar la versión instalada de Tensorflow y su disponibilidad, introduce y ejecuta el siguiente código en Jupyter Notebook:

import tensorflow as tf
tf.__version__