Desarrollo Local

En caso de querer desarrollar de forma local, recomendamos el uso de una máquina con Linux, mientras que programa Anaconda para instalar Python 3.7 y manejar entornos virtuales. 
Nota: Otra versión de sistema operativo y/o Python no fue probada por los docentes del curso.

Anaconda. Recomendamos la utilización del mismo, ya que proporciona una forma sencilla de gestionar las dependencias de paquetes. Además, Anaconda incluye optimizaciones de MKL por defecto, lo que significa que el código numpy y scipy se beneficiará de mejoras significativas en la velocidad sin necesidad de cambiar una sola línea de código.

Procedimiento

  1. Instalar Anaconda descargando desde su página web: https://www.anaconda.com/download#downloads
  2. Crear un entorno virtual desde la terminal:
    conda create -n dlvis python3.7
    
  3. Activar el entorno desde la terminal:
    conda activate dlvis
    
  4. Instalar las bibliotecas de Python necesarias:
    cd assignment1   # cd a la carpeta de la tarea
    pip install -r requirements.txt   # instala las dependencias
    


Paquetes de sistema (recomendados). Para generar los archivos a entregar debes tener (a)nbconvert instalado con Pandoc y sopoorte Tex y (b)PyPDF2 instalado para convertir exitosamente tu notebooks a un archivo PDF. Por favor sigue estas instrucciones de instalación para instalar (a) y ejecuta pip install PyPDF2 para instalar (b). Si no logras instalar las dependencias mencionadas, puedes convertir manualmente cada notebook jupyter a HTML (File -> Download as -> HTML (.html)), guaradar la pagina HTML como PDF y luego concatenar todos los PDFs en un sólo archivo PDF usando tu aplicación de PDF favorita.


Última modificación: miércoles, 20 de septiembre de 2023, 20:09