Ejercicio: Descarga de bibliotecas inteligencia artificial de Python

7 minutos

En esta sección, instalaremos las bibliotecas que necesitará para crear el modelo de inteligencia artificial a medida que continuamos con la ruta de aprendizaje. Usaremos Anaconda para completar las descargas. Anaconda es una distribución de los lenguajes de programación Python y R. Incluye bibliotecas para el desarrollo en la ciencia computacional, como ciencia de datos, aprendizaje automático, análisis predictivo, etc.

Sugerencia

Puede ver este vídeo de Microsoft sobre cómo descargar y configurar un entorno. En el vídeo, se muestra un entorno similar al que se va a configurar, aunque ligeramente diferente. Asegúrese de leer todo el tema para obtener las instrucciones de descarga completas de este proyecto.

Descargar Anaconda

Siga estos pasos para descargar e instalar Anaconda.

Vaya a la página de descarga de Anaconda para instalar esta distribución.
Seleccione Descargar.
En la lista de vínculos de descarga, elija el vínculo que corresponda al sistema operativo de su equipo.

Espere a que termine la descarga.
Para iniciar la instalación, seleccione el archivo ejecutable en la esquina inferior izquierda del explorador. También puede abrir la carpeta de descargas y ejecutar el archivo ejecutable desde esa ubicación.

Nota:

En el ejemplo siguiente, se muestra un equipo que ejecuta Windows 10 con el explorador Microsoft Edge. Deberá seleccionar la descarga correspondiente al sistema operativo del equipo.
Siga los pasos para instalar Anaconda en el equipo.

Una vez completada la instalación, la aplicación estará disponible en el equipo:

Si usa Windows, ejecute el símbolo del sistema de Anaconda desde el menúInicio.
En un equipo Mac, ejecute el símbolo del sistema de Anaconda en el terminal.

Uso de Anaconda para instalar bibliotecas de inteligencia artificial

Siga estos pasos para crear el entorno:

En el símbolo del sistema de Anaconda, ejecute el comando conda create para iniciar el entorno de Anaconda:
```
conda create -n myenv python=3.7 pandas jupyter seaborn scikit-learn keras pytorch pillow
```
Este comando usa Anaconda para instalar todas las bibliotecas que necesitamos para nuestro modelo. Con este comando, también descargaremos algunas bibliotecas adecuadas para la ciencia de datos. Es posible que estas bibliotecas le resulten útiles para el desarrollo en el futuro.
Cuando se le pida que instale los paquetes, escriba Y y presione Entrar.
Para activar el nuevo entorno, ejecute el comando conda activate:
```
conda activate myenv
```

El nuevo entorno estará listo para usarse, pero necesitaremos agregar una biblioteca más a través de un comando de instalación independiente.

Instalación del paquete de torchvision

Para instalar el paquete de torchvision, siga estos pasos:

En el símbolo del sistema de Anaconda, ejecute el comando conda install.
```
conda install -c pytorch torchvision
```
Cuando se le pida que instale el paquete, escriba Y y presione Entrar.

Creación de una carpeta de proyecto y un archivo de Jupyter Notebook

Ahora tiene un entorno que puede usar para el resto de la ruta de aprendizaje. El último paso es crear una carpeta de proyecto para los archivos de código fuente.

Elija una ubicación de fácil acceso en el equipo y cree una carpeta denominada ClassifySpaceRocks.
Abra Visual Studio Code y abra la carpeta que ha creado.

Nota:

Si estaba ejecutando Visual Studio Code antes de finalizar la instalación y la configuración del entorno de Anaconda, deberá reiniciar Visual Studio Code para que la aplicación pueda detectar el entorno.
Cree un archivo de Jupyter Notebook denominado ClassifySpaceRockProgram.
1. Presione CTRL + Mayús + P para abrir el menú desplegable Comando situado en la parte superior de Visual Studio.
2. Seleccione Jupyter: Create new blank notebook (Jupyter: Crear cuaderno en blanco).
  
  Se abrirá un nuevo cuaderno. El sistema mostrará un mensaje sobre cómo conectarse al kernel de Python en la esquina inferior derecha.
3. Agregue el siguiente comentario en la primera celda del nuevo cuaderno:
```
# AI model to classify space rocks
```
4. Seleccione la flecha verde de la parte superior de la celda para ejecutarlo.
5. Presione CTRL + S para guardar el archivo.
6. En el cuadro de diálogo Guardar como, vaya a su carpeta.
7. Escriba el nombre del nuevo cuaderno. En nuestro ejemplo, usaremos el nombre ClassifySpaceRockProgram. Asegúrese de que Jupyter esté seleccionado como tipo de archivo.
8. Seleccione Guardar.
El archivo de Jupyter Notebook guardado deberá tener la extensión .ipynb. Debería ver el archivo en la vista Explorador de Visual Studio.
En las esquinas superior derecha e inferior izquierda de Visual Studio, cambie el entorno al nuevo entorno de Anaconda que ha creado.

Nota:

En algunas configuraciones de Python, los entornos ('myenv': conda) de N bits de Python 3 y Python 3.x son esencialmente iguales. Si cambia el entorno seleccionando ('myenv': conda), Visual Studio Code podría notificar el nuevo entorno como Python 3, en lugar de ('myenv': conda).

Felicidades. Ha instalado todas las bibliotecas que necesita para crear un programa de inteligencia artificial y ha configurado Visual Studio Code para encontrarlas.

Pasos siguientes

Continúe con el siguiente módulo de esta ruta de aprendizaje y descubra cómo analizar imágenes de rocas mediante inteligencia artificial.

Importante

Si tiene previsto continuar con el módulo siguiente en esta ruta de aprendizaje, deje el símbolo del sistema de Anaconda abierto y el archivo de Jupyter Notebook abierto en Visual Studio Code. Si cierra estas aplicaciones o planea trabajar en los ejercicios del módulo en varias sesiones, tendrá que volver a abrir las herramientas y volver a configurar el entorno de trabajo para continuar con el desarrollo del modelo.

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