KNN-Sentiment: TP2 de Métodos Numéricos

Instrucciones

En data/ están los datasets. Usaremos imdb_small.csv (6K de train, 6K de test).

En src/ está el código de C++, en particular en src/sentiment.cpp está el entrypoint de pybind.

En notebooks/ hay ejemplos para correr partes del TP usando sklearn y usando la implementación en C++.

Necesitamos bajar las librerías pybind y eigen (el "numpy" de C++), para eso bajamos los submódulos como primer paso.

Versión de Python >= 3.6.5

Creación de un entorno virtual de python

Con pyenv

curl https://pyenv.run | bash

Luego, se sugiere agregar unas líneas al bashrc. Hacer eso, REINICIAR LA CONSOLA y luego...

pyenv install 3.6.5
pyenv global 3.6.5
pyenv virtualenv 3.6.5 tp2

En el directorio del proyecto

pyenv activate tp2

Directamente con python3

python3 -m venv tp2
source tp2/bin/activate

Con Conda

conda create --name tp2 python=3.6.5
conda activate tp2

Instalación de las depencias

pip install -r requirements.txt

Correr notebooks de jupyter

cd notebooks
jupyter lab

o notebook

jupyter notebook

Compilación

Ejecutar la primera celda del notebook knn.ipynb o seguir los siguientes pasos:

• Compilar el código C++ en un módulo de python

mkdir build
cd build
rm -rf *
cmake -DPYTHON_EXECUTABLE="$(which python)" -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ..

• Al ejecutar el siguiente comando se compila e instala la librería en el directorio notebooks

make install