Definir un modelo de entradas múltiples

En algunos casos, el API secuencial no será lo suficientemente flexible para adaptarse a la arquitectura de tu modelo y tendrás que utilizar en su lugar el API funcional. Si, por ejemplo, quieres entrenar conjuntamente dos modelos con arquitecturas diferentes, tendrás que utilizar el funcional API para hacerlo. En este ejercicio veremos cómo hacerlo. También utilizaremos el método .summary() para examinar la arquitectura del modelo conjunto.

Ten en cuenta que keras se ha importado de tensorflow para ti. Además, las capas de entrada del primer y segundo modelos se han definido como m1_inputs y m2_inputs, respectivamente. Observa que los dos modelos tienen la misma arquitectura, pero uno de ellos utiliza una activación sigmoid en la primera capa y el otro una relu.

Este ejercicio forma parte del curso

Introducción a TensorFlow en Python

Instrucciones de ejercicio

Pasa la capa de entrada del modelo 1 a su primera capa y la primera capa del modelo 1 a su segunda capa.
Pasa la capa de entrada del modelo 2 a su primera capa y la primera capa del modelo 2 a su segunda capa.
Utiliza la operación add() para combinar las segundas capas del modelo 1 y del modelo 2.
Completa la definición del modelo funcional.

Ejercicio interactivo práctico

Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.

# For model 1, pass the input layer to layer 1 and layer 1 to layer 2
m1_layer1 = keras.layers.Dense(12, activation='sigmoid')(____)
m1_layer2 = keras.layers.Dense(4, activation='softmax')(____)

# For model 2, pass the input layer to layer 1 and layer 1 to layer 2
m2_layer1 = keras.layers.Dense(12, activation='relu')(____)
m2_layer2 = keras.layers.Dense(4, activation='softmax')(____)

# Merge model outputs and define a functional model
merged = keras.layers.add([m1_layer2, ____])
model = keras.Model(inputs=[____, m2_inputs], outputs=____)

# Print a model summary
print(model.summary())

Editar y ejecutar código

Este ejercicio forma parte del curso

Introducción a TensorFlow en Python

IntermedioNivel de habilidad

4.9+

Comienza el curso gratis

Antes de que puedas construir modelos avanzados en TensorFlow 2, primero tendrás que entender lo básico. En este capítulo aprenderás a definir constantes y variables, a realizar sumas y multiplicaciones tensoriales y a calcular derivadas. Los conocimientos de álgebra lineal serán útiles, pero no necesarios.

Exercise 1: Constantes y variables Exercise 2: Definir datos como constantes Exercise 3: Definición de variables Exercise 4: Operaciones básicas Exercise 5: Realizar la multiplicación por elementos Exercise 6: Hacer predicciones con la multiplicación de matrices Exercise 7: Suma sobre dimensiones tensoriales Exercise 8: Operaciones avanzadas Exercise 9: Tensores de remodelación Exercise 10: Optimizar con gradientes Exercise 11: Trabajar con datos de imagen

En este capítulo aprenderás a construir, resolver y hacer predicciones con modelos en TensorFlow 2. Te centrarás en una clase sencilla de modelos -el modelo de regresión lineal- e intentarás predecir los precios de la vivienda. Al final del capítulo, sabrás cómo cargar y manipular datos, construir funciones de pérdida, realizar minimizaciones, hacer predicciones y reducir el uso de recursos con el entrenamiento por lotes.

Exercise 1: Datos de entrada Exercise 2: Cargar datos con pandas Exercise 3: Establecer el tipo de datos Exercise 4: Funciones de pérdida Exercise 5: Funciones de pérdida en TensorFlow Exercise 6: Modificar la función de pérdida Exercise 7: Regresión lineal Exercise 8: Establece una regresión lineal Exercise 9: Entrenar un modelo lineal Exercise 10: Regresión lineal múltiple Exercise 11: Formación por lotes Exercise 12: Preparándose para la formación por lotes Exercise 13: Entrenar un modelo lineal por lotes

Los capítulos anteriores te enseñaron a construir modelos en TensorFlow 2. En este capítulo, aplicarás esas mismas herramientas para construir, entrenar y hacer predicciones con redes neuronales. Aprenderás a definir capas densas, aplicar funciones de activación, seleccionar un optimizador y aplicar la regularización para reducir el sobreajuste. Aprovecharás la flexibilidad de TensorFlow utilizando tanto el álgebra lineal de bajo nivel como las operaciones de alto nivel de Keras API para definir y entrenar modelos.

Exercise 1: Capas densas Exercise 2: El álgebra lineal de las capas densas Exercise 3: El enfoque de bajo nivel con múltiples ejemplos Exercise 4: Utilizar la operación de capa densa Exercise 5: Funciones de activación Exercise 6: Problemas de clasificación binaria Exercise 7: Problemas de clasificación multiclase Exercise 8: Optimizadores Exercise 9: Los peligros de los mínimos locales Exercise 10: Evitar los mínimos locales Exercise 11: Entrenar una red en TensorFlow Exercise 12: Inicialización en TensorFlow Exercise 13: Definición del modelo y de la función de pérdida Exercise 14: Entrenar redes neuronales con TensorFlow

En el último capítulo, utilizarás APIs de alto nivel en TensorFlow 2 para entrenar un clasificador de letras del lenguaje de signos. Utilizarás tanto el Keras secuencial como el funcional APIs para entrenar, validar, hacer predicciones y evaluar modelos. También aprenderás a utilizar los Estimadores API para agilizar el proceso de definición y entrenamiento del modelo, y evitar errores.

Exercise 1: Definir redes neuronales con Keras Exercise 2: El modelo secuencial en Keras Exercise 3: Compilar un modelo secuencial Exercise 4: Definir un modelo de entradas múltiples

Ejercicio actual

Exercise 5: Entrenamiento y validación con Keras Exercise 6: Entrenamiento con Keras Exercise 7: Métricas y validación con Keras Exercise 8: Detección de sobreajuste Exercise 9: Evaluar modelos Exercise 10: Entrenar modelos con los Estimadores API Exercise 11: Preparar la formación con Estimadores Exercise 12: Definición de los estimadores Exercise 13: ¡Enhorabuena!