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Recomendamos usar tf.keras como una API de alto nivel para construir redes neuronales. Dicho esto, la mayoría de las API de TensorFlow se pueden usar con una ejecución entusiasta.
import tensorflow as tf
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))
[PhysicalDevice(name='/physical_device:GPU:0', device_type='GPU')]
Capas: conjuntos comunes de operaciones útiles
La mayoría de las veces, al escribir código para modelos de aprendizaje automático, desea operar a un nivel más alto de abstracción que las operaciones individuales y la manipulación de variables individuales.
Muchos modelos de aprendizaje automático se pueden expresar como la composición y el apilamiento de capas relativamente simples, y TensorFlow proporciona tanto un conjunto de muchas capas comunes como formas sencillas de escribir sus propias capas específicas de la aplicación, ya sea desde cero o como la composición de capas existentes.
TensorFlow incluye la API de Keras completa en el paquete tf.keras, y las capas de Keras son muy útiles al crear sus propios modelos.
# In the tf.keras.layers package, layers are objects. To construct a layer,
# simply construct the object. Most layers take as a first argument the number
# of output dimensions / channels.
layer = tf.keras.layers.Dense(100)
# The number of input dimensions is often unnecessary, as it can be inferred
# the first time the layer is used, but it can be provided if you want to
# specify it manually, which is useful in some complex models.
layer = tf.keras.layers.Dense(10, input_shape=(None, 5))
La lista completa de capas preexistentes se puede ver en la documentación . Incluye Dense (una capa completamente conectada), Conv2D, LSTM, BatchNormalization, Dropout y muchos otros.
# To use a layer, simply call it.
layer(tf.zeros([10, 5]))
<tf.Tensor: shape=(10, 10), dtype=float32, numpy=
array([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]], dtype=float32)>
# Layers have many useful methods. For example, you can inspect all variables
# in a layer using `layer.variables` and trainable variables using
# `layer.trainable_variables`. In this case a fully-connected layer
# will have variables for weights and biases.
layer.variables
[<tf.Variable 'dense_1/kernel:0' shape=(5, 10) dtype=float32, numpy=
array([[-0.4370762 , 0.6231566 , -0.44082257, -0.48535 , 0.17860883,
-0.521853 , -0.45774594, -0.5409817 , 0.29194772, -0.18690601],
[ 0.3304953 , -0.27142242, -0.48322448, -0.19328138, -0.14415592,
0.05973059, 0.56227285, 0.5323917 , -0.4914217 , 0.62182254],
[-0.5313885 , 0.54680306, 0.1632638 , -0.10741419, -0.04727739,
-0.35414204, 0.07529551, -0.06515282, -0.19732419, 0.25217015],
[ 0.49743277, 0.31172627, 0.04989761, 0.1200847 , 0.42642146,
0.5887727 , 0.5771937 , 0.08720696, 0.43024355, -0.17298424],
[-0.07610255, 0.04131562, 0.3136508 , -0.6197298 , 0.2331146 ,
0.04888463, -0.54215366, 0.41208786, 0.27439958, 0.08524591]],
dtype=float32)>,
<tf.Variable 'dense_1/bias:0' shape=(10,) dtype=float32, numpy=array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], dtype=float32)>]
# The variables are also accessible through nice accessors
layer.kernel, layer.bias
(<tf.Variable 'dense_1/kernel:0' shape=(5, 10) dtype=float32, numpy=
array([[-0.4370762 , 0.6231566 , -0.44082257, -0.48535 , 0.17860883,
-0.521853 , -0.45774594, -0.5409817 , 0.29194772, -0.18690601],
[ 0.3304953 , -0.27142242, -0.48322448, -0.19328138, -0.14415592,
0.05973059, 0.56227285, 0.5323917 , -0.4914217 , 0.62182254],
[-0.5313885 , 0.54680306, 0.1632638 , -0.10741419, -0.04727739,
-0.35414204, 0.07529551, -0.06515282, -0.19732419, 0.25217015],
[ 0.49743277, 0.31172627, 0.04989761, 0.1200847 , 0.42642146,
0.5887727 , 0.5771937 , 0.08720696, 0.43024355, -0.17298424],
[-0.07610255, 0.04131562, 0.3136508 , -0.6197298 , 0.2331146 ,
0.04888463, -0.54215366, 0.41208786, 0.27439958, 0.08524591]],
dtype=float32)>,
<tf.Variable 'dense_1/bias:0' shape=(10,) dtype=float32, numpy=array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.], dtype=float32)>)
Implementando capas personalizadas
La mejor manera de implementar su propia capa es extendiendo la clase tf.keras.Layer e implementando:
-
__init__, donde puede realizar todas las inicializaciones independientes de la entrada -
build, donde conoce las formas de los tensores de entrada y puede hacer el resto de la inicialización -
call, donde haces el cálculo de reenvío
Tenga en cuenta que no tiene que esperar hasta que se llame a build para crear sus variables, también puede crearlas en __init__ . Sin embargo, la ventaja de crearlos en la build es que permite la creación tardía de variables en función de la forma de las entradas en las que operará la capa. Por otro lado, crear variables en __init__ significaría que las formas requeridas para crear las variables deberán especificarse explícitamente.
class MyDenseLayer(tf.keras.layers.Layer):
def __init__(self, num_outputs):
super(MyDenseLayer, self).__init__()
self.num_outputs = num_outputs
def build(self, input_shape):
self.kernel = self.add_weight("kernel",
shape=[int(input_shape[-1]),
self.num_outputs])
def call(self, inputs):
return tf.matmul(inputs, self.kernel)
layer = MyDenseLayer(10)
_ = layer(tf.zeros([10, 5])) # Calling the layer `.builds` it.
print([var.name for var in layer.trainable_variables])
['my_dense_layer/kernel:0']
El código general es más fácil de leer y mantener si utiliza capas estándar siempre que sea posible, ya que otros lectores estarán familiarizados con el comportamiento de las capas estándar. Si desea utilizar una capa que no está presente en tf.keras.layers , considere presentar un problema de github o, mejor aún, ¡envíenos una solicitud de extracción!
Modelos: composición de capas
Muchas cosas interesantes similares a capas en los modelos de aprendizaje automático se implementan mediante la composición de capas existentes. Por ejemplo, cada bloque residual en una red resnet es una composición de convoluciones, normalizaciones por lotes y un atajo. Las capas se pueden anidar dentro de otras capas.
Por lo general, hereda de keras.Model cuando necesita los métodos de modelo como: Model.fit , Model.evaluate y Model.save (consulte Capas y modelos personalizados de Keras para obtener más detalles).
Otra característica proporcionada por keras.Model (en lugar de keras.layers.Layer ) es que, además de rastrear variables, un keras.Model también rastrea sus capas internas, lo que las hace más fáciles de inspeccionar.
Por ejemplo, aquí hay un bloque ResNet:
class ResnetIdentityBlock(tf.keras.Model):
def __init__(self, kernel_size, filters):
super(ResnetIdentityBlock, self).__init__(name='')
filters1, filters2, filters3 = filters
self.conv2a = tf.keras.layers.Conv2D(filters1, (1, 1))
self.bn2a = tf.keras.layers.BatchNormalization()
self.conv2b = tf.keras.layers.Conv2D(filters2, kernel_size, padding='same')
self.bn2b = tf.keras.layers.BatchNormalization()
self.conv2c = tf.keras.layers.Conv2D(filters3, (1, 1))
self.bn2c = tf.keras.layers.BatchNormalization()
def call(self, input_tensor, training=False):
x = self.conv2a(input_tensor)
x = self.bn2a(x, training=training)
x = tf.nn.relu(x)
x = self.conv2b(x)
x = self.bn2b(x, training=training)
x = tf.nn.relu(x)
x = self.conv2c(x)
x = self.bn2c(x, training=training)
x += input_tensor
return tf.nn.relu(x)
block = ResnetIdentityBlock(1, [1, 2, 3])
_ = block(tf.zeros([1, 2, 3, 3]))
block.layers
[<keras.layers.convolutional.Conv2D at 0x7fc7e439bf90>, <keras.layers.normalization.batch_normalization.BatchNormalization at 0x7fc7dc1e5dd0>, <keras.layers.convolutional.Conv2D at 0x7fc7dc1a1cd0>, <keras.layers.normalization.batch_normalization.BatchNormalization at 0x7fc7dc12c490>, <keras.layers.convolutional.Conv2D at 0x7fc7dc12c8d0>, <keras.layers.normalization.batch_normalization.BatchNormalization at 0x7fc7dc12cf50>]
len(block.variables)
18
block.summary()
Model: ""
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
conv2d (Conv2D) multiple 4
batch_normalization (BatchN multiple 4
ormalization)
conv2d_1 (Conv2D) multiple 4
batch_normalization_1 (Batc multiple 8
hNormalization)
conv2d_2 (Conv2D) multiple 9
batch_normalization_2 (Batc multiple 12
hNormalization)
=================================================================
Total params: 41
Trainable params: 29
Non-trainable params: 12
_________________________________________________________________
Sin embargo, la mayor parte del tiempo, los modelos que componen muchas capas simplemente llaman una capa tras otra. Esto se puede hacer con muy poco código usando tf.keras.Sequential :
my_seq = tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Conv2D(1, (1, 1),
input_shape=(
None, None, 3)),
tf.keras.layers.BatchNormalization(),
tf.keras.layers.Conv2D(2, 1,
padding='same'),
tf.keras.layers.BatchNormalization(),
tf.keras.layers.Conv2D(3, (1, 1)),
tf.keras.layers.BatchNormalization()])
my_seq(tf.zeros([1, 2, 3, 3]))
<tf.Tensor: shape=(1, 2, 3, 3), dtype=float32, numpy=
array([[[[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]],
[[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.],
[0., 0., 0.]]]], dtype=float32)>
my_seq.summary()
Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
conv2d_3 (Conv2D) (None, None, None, 1) 4
batch_normalization_3 (Batc (None, None, None, 1) 4
hNormalization)
conv2d_4 (Conv2D) (None, None, None, 2) 4
batch_normalization_4 (Batc (None, None, None, 2) 8
hNormalization)
conv2d_5 (Conv2D) (None, None, None, 3) 9
batch_normalization_5 (Batc (None, None, None, 3) 12
hNormalization)
=================================================================
Total params: 41
Trainable params: 29
Non-trainable params: 12
_________________________________________________________________
Próximos pasos
Ahora puede volver al cuaderno anterior y adaptar el ejemplo de regresión lineal para usar capas y modelos para estructurarse mejor.