Keras

Keras es una biblioteca de alto nivel para construir y entrenar modelos de aprendizaje profundo. Su objetivo es simplificar y acelerar el desarrollo de redes neuronales, ofreciendo una interfaz sencilla e intuitiva para definir y entrenar modelos. Fue desarrollada inicialmente como una biblioteca independiente, pero debido a su popularidad y facilidad de uso, Keras se integró como parte oficial de TensorFlow a partir de TensorFlow 2.0, donde ahora se encuentra en el módulo tf.keras.

Relación entre Keras y TensorFlow

• TensorFlow como backend de Keras: Keras se construyó inicialmente para trabajar con varios “backends” (librerías de bajo nivel que ejecutan el cálculo numérico, como TensorFlow o Theano). Desde TensorFlow 2.0, Keras está completamente integrado dentro de TensorFlow, lo que significa que utiliza TensorFlow exclusivamente como backend, permitiendo el uso de sus funciones avanzadas y la ejecución eficiente en múltiples dispositivos (CPU y GPU).
• Simplicidad de Keras: Keras proporciona una API de alto nivel en comparación con TensorFlow puro. Mientras que TensorFlow ofrece control detallado sobre los componentes de bajo nivel, Keras facilita la creación y entrenamiento de modelos, permitiendo que el desarrollador se concentre más en el diseño del modelo y menos en los detalles computacionales.
• tf.keras: En TensorFlow 2.x, Keras está completamente integrado y se accede a través del módulo tf.keras. Esto permite el uso de todas las funciones y capacidades de Keras, además de tener acceso directo a las funciones avanzadas de TensorFlow como la ejecución distribuida, el uso de TPU y la ejecución inmediata (eager execution).

Componentes principales de Keras

1. Modelos:
   • Keras tiene dos formas principales de construir modelos:
     • Secuencial (Sequential): se utiliza para modelos lineales, donde las capas se apilan una tras otra.
     • API funcional (Functional): permite la creación de modelos complejos, con múltiples entradas y salidas, y con arquitecturas de redes neuronales más sofisticadas.
2. Capas:
   • Las capas son los bloques básicos de construcción en un modelo de Keras. Incluyen capas densas (Dense), capas de convolución (Conv2D), capas recurrentes (LSTM), y muchas otras, cada una con su propio propósito y propiedades.
3. Compilación y Entrenamiento:
   • En Keras, el proceso de entrenamiento se controla a través de compile, fit, evaluate, y predict.
   • compile permite definir el optimizador, la función de pérdida y las métricas.
   • fit entrena el modelo, mientras que evaluate y predict se utilizan para evaluar el modelo en datos de prueba y para realizar predicciones, respectivamente.
4. Callbacks:
   • Los callbacks son herramientas que permiten realizar acciones durante el entrenamiento, como guardar el modelo en checkpoints, ajustar la tasa de aprendizaje o detener el entrenamiento en función de ciertas métricas. Ejemplos comunes son ModelCheckpoint, EarlyStopping, y TensorBoard.

Ejemplo de Uso de Keras con TensorFlow

Aquí tienes un ejemplo básico de un modelo de red neuronal usando tf.keras:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
import numpy as np
# Datos de entrenamiento
x_train = np.array([1.0, 2.0, 3.0, 4.0])
y_train = np.array([2.0, 4.0, 6.0, 8.0])

# Crear un modelo secuencial
model = Sequential([
    Dense(units=1, input_shape=[1])  # Capa densa con una neurona, una entrada
])

# Compilar el modelo
model.compile(optimizer='sgd', loss='mean_squared_error')

# Entrenar el modelo
model.fit(x_train, y_train, epochs=100)

# Realizar una predicción
print(model.predict(np.array([5.0])))  # Debería aproximarse a 10.0

Ventajas de Keras en TensorFlow

1. Facilidad de Uso: Keras simplifica la creación de modelos, la definición de capas, la compilación y el entrenamiento.
2. Integración Completa con TensorFlow: Como parte de tf.keras, permite el uso completo de las capacidades avanzadas de TensorFlow, como la ejecución distribuida en múltiples GPU o TPU.
3. Compatibilidad con Eager Execution: En TensorFlow 2.x, la ejecución eager permite ver los resultados inmediatamente, lo que facilita la depuración y el desarrollo iterativo.

¿Cuándo usar Keras y TensorFlow?

• Keras (tf.keras): Si tu objetivo es construir y entrenar modelos de aprendizaje profundo con una API fácil de usar, Keras es ideal. Facilita la experimentación y permite enfocarse en la arquitectura del modelo.
• TensorFlow: Si necesitas un control más detallado sobre las operaciones, como en la creación de modelos muy personalizados o investigación en algoritmos avanzados, el uso directo de TensorFlow ofrece esta flexibilidad adicional.