Curso de Keras: Configurar Keras

Keras es un interfaz de programación de aplicaciones de alto nivel, o API, que se ejecuta sobre un back-end de bajo nivel para crear redes neuronales profundas. Podemos utilizar TensorFlow, Microsoft Cognitive Tool Kit o Theano para el back-end. Keras está escrito e interactúa con Python. Suponiendo que tengamos un entorno Python configurado, y que Microsoft Cognitive Toolkit esté instalado, ahora estamos listos para instalar Keras. Abrimos el editor de comandos de Anaconda y escribimos el comando: pip install keras

Curso de Keras: Introducción a Keras

Keras es una interfaz de programación de aplicaciones de alto nivel, o API, que se ejecuta sobre un backend de bajo nivel para crear redes neuronales profundas. Está escrito e interactúa con Python y puede utilizar TensorFlow, Microsoft Cognitive Toolkit o Theano. Al  estar escrito en Python permite tener un alto grado de portabilidad en diferentes sistemas operativos, facilidad de uso y facilita la creación de prototipos a través de los muchos módulos disponibles para la manipulación de datos disponibles para Python. Además, Keras puede ejecutarse en una CPU o una GPU (unidad de procesamiento gráfico), para el procesamiento de la carga de trabajo. También tiene soporte incorporado para el paralelismo de datos de múltiples GPU.

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Como instalar la red neuronal Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)

Microsoft Cognitive Toolkit, anteriormente conocida como CNTK, es un kit de herramientas de código abierto para el aprendizaje profundo distribuido de grado comercial. CNTK permite al usuario realizar y combinar fácilmente tipos de modelos, como DNN, redes neuronales convolucionales (CNN) y redes neuronales recurrentes (RNN / LSTM). CNTK implementa el descenso de gradiente estocástico (SGD, retro-propagación de error) aprendiendo con diferenciación automática y paralelización en múltiples GPU y servidores.

Permite aprovechar la inteligencia artificial dentro de conjuntos de datos masivos a través del aprendizaje profundo al proporcionar escalas, velocidad y precisión con calidad comercial y compatibilidad con los lenguajes de programación y algoritmos que ya usa. 

Para comenzar he creado una máquina virtual grande  (Hice una prueba con 30 Gb y me quedé sin disco nada más empezar ahora he puesto 90 Gb) y Windows 2008 Server.

La instalación automática me dio este error: