Entradas por fecha "Enero 2018"
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TENSOR FLOW PARA PRINCIPIANTES (V): Guardar y Recuperar el valor de las variables optimizadas de TensorFlow


En éste  tutorial  seguimos con la  implementación de Redes Neuronales Convolucionales para el reconocimiento de imágenes usando en el Tutorial I. Al igual que en el Tutorial III, implementar redes neuronales usando la API Prettytensor que nos permite usar sintaxis mucho más simple que una implementación directa en TensorFlow native . Pero en esta ocasión,  aprenderemos como guardar el valor de las variables de la red neuronal siempre que su precisión de clasificación durante el entrenamiento  haya mejorado. Luego, aprenderemos  a cargar las variables que obtuvieron mejores resultados en el conjunto de validación.

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Presentamos a Pynxo

Presentamos a Pynxo


Este año queremos presentarte a nuestra mascota de APSL, su nombre es Pynxo, se trata de un cactus animado de color verde y pantalones de color amarillo claro, con un nombre que recuerda tanto sus características como la pasión por Python, entorno en el que se ha gestado. La explicación del por qué un cactus y no un plátano, parte de una historia real, un día, un compañero trajo una maceta, con un pequeño cactus, que, increíblemente resistía, tanto los filtros solares de las ventanas, como los riegos a destiempo de toda la gente bienintencionada que pensaba que la planta pasaba sed. Pynxo estuvo con nosotros durante un par de años, e íbamos decorandolo según la ocasión lo merecía. Dió también nombre a nuestro bot interno de Telegram y aparece como uno más en muchas fotos de equipo. Lamentablemente Pynxo no sobrevivió, pero dejó huella en nosotros y en algún que otro dedo, todo hay que decirlo.

En Diciembre del año pasado, decidimos crear una imagen animada que representase la fuerza y el optimismo de nuestro día a día, e hiciese las veces de mascota virtual.. Nuestro Pynxo aparece ahora en el icono de Telegram y adopta expresiones y vestimentas para diferentes proyectos y motivos.

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A veces vestimos a Pynxo con una bata blanca, le colocamos unas gafas y un frondoso bigote blanco y se convierte en Pynxeinstein e ilustra los apuntes que creamos sobre Tensor Flow.

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A raíz de la creación de Pynxeinstein decidimos crear un diseño que representase cada uno de los servicios de APSL, para el desarrollo de apps móviles, para iOS y Android.

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Y como somos usuarios convencidos de telegram, creamos un pack de stickers para poderlo tener presente en nuestras conversaciones.

La cantidad de stickers de Pynxo va en aumento, pero todavía no hemos cubierto todos los mensajes más habituales, aunque ya tenemos diseños para diferentes situaciones y momentos, desde el anuncio de que es hora de ir a comer, al recordatorio de un compañero de que tienes que pagarle el bocadillo.

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Las fiestas de Navidad visteron a Pynxo con gorrito navideño, lo llenamos de regalos, representando nuestro deseo de felicidad y buenos momentos.

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Y como la informática no es solo cosa de hombres, nada mejor que nuestra mascota refleje también esta diversidad, aprovechamos las Django Girls de Palma (que patrocinamos) para presentar a Sophie.

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Esperamos que os gusten Pynxo y Sophie, en APSL forman ya parte de nuestro día a día, Pynxo nos recuerda que cerremos la oficina al salir, nos presenta el menú del catering, contesta comentarios en Telegram e ilustra nuestro blog. Los límites de lo que es real y lo que es virtual cada vez están menos claros. ;)

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PynxeinsteinTF

TENSOR FLOW PARA PRINCIPIANTES (IV): Uso de la API Layers


En éste  tutorial se muestra como implementar la Red Neuronal Convolucional para el reconocimiento de imágenes usando en el Tutorial I, pero en éste caso usaremos la API Layeres (tf.layers).  Al igual que en el Tutorial III, implementar redes neuronales usando esta API nos permite usar sintaxis mucho más simple que una implementación directa en TensorFlow. Hace que el código sea mucho más corto y fácil de entender, y por tanto cometer menos errores.

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TENSOR FLOW PARA PRINCIPIANTES (III): Uso de la librería PrettyTensor


En éste tercer tutorial se muestra como implementar la Red Neuronal Convolucional para el reconocimiento de imágenes usando en el Tutorial I, pero en éste caso usaremos la librería  PrettyTensor.  Implementar redes neuronales usando esta librería nos permite usar sintaxis mucho más simple que una implementación directa en TensorFlow. Hace que el código sea mucho más corto y fácil de entender, y por tanto cometer menos errores.

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