El acceso al vídeo y resumen del evento se hará desde la propia web del #campusFA.
El archivo .html exportado muestra el resultado de toda la ejecución del código para aquellos que busquen echar un vistazo rápido a los conocimiento que presentan, o copiar slots de código para sus proyectos.
Para aquellos que quieran montarlo en su máquina local pueden seguir las instrucciones de los siguientes apartados.
- Se debe saber cómo crear entornos virtuales con Conda a partir de un fichero yml
- OpenCV puede dar problemas a la hora de instalar desde Conda (sobre todo con la integración de la web-cam). Se debe buscar el repositorio que corresponda a nuestro SO, siempre teniendo en cuenta la versión de Python especificada en el fichero yml.
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Clonar en tu máquina el repositorio
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Instalar conda (gestor de paquetes cientificos de Python). Con la instalación de Conda vendrá Jupyter también.
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Instalar con Conda el entorno virtual de Python extraído en el fichero fa-workshop01.yml
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Establecer Tensorflow como el backend de Keras con el siguiente comando.
set KERAS_BACKEND=tensorflow
para WindowsKERAS_BACKEND=tensorflow
para Limux/MacOSPara comprobar que todo está configurado correctamente:
python -c "from keras import backend"
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Activar el entorno de desarrollo y hacer disponible este entorno virtual para que pueda ser ejecutado desde Jupyter. Se puede encontrar cómo hacerlo en este enlace.
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Descomprimir los dos archivos .zip que se encuentran en el directorio data
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Ejecutar el siguiente comando desde el directorio raíz del proyecto
jupyter notebook
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Seleccionar nuestro entorno virtual para que el kernel de Jupyter ejecute el código usando nuestras librerías.
Juan Aguilar - AguilarGuisado
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