Anaconda Keras: Configuración y Uso de Keras en Anaconda
Keras es una biblioteca de alto nivel de aprendizaje automático de código abierto que se utiliza para construir redes neuronales. Está construida sobre TensorFlow, una biblioteca de aprendizaje automático de código abierto de Google.
Anaconda es una distribución de Python que incluye una amplia gama de paquetes de aprendizaje automático, incluidos Keras y TensorFlow. Esto hace que sea fácil comenzar a usar Keras con Anaconda.
En este tutorial, veremos cómo configurar y usar Keras en Anaconda.
Requisitos previos
Para seguir este tutorial, necesitará lo siguiente:
- Una computadora con Windows, macOS o Linux
- Python 3.6 o superior
- Anaconda 3
Instalación de Anaconda
Si aún no tiene Anaconda instalado, puede descargarlo desde el sitio web de Anaconda.
Una vez que haya descargado Anaconda, siga las instrucciones de instalación para su sistema operativo.
Creación de un entorno de Anaconda
Anaconda le permite crear entornos virtuales para aislar las versiones de Python y los paquetes que usa para diferentes proyectos.
Para crear un entorno de Anaconda para Keras, siga estos pasos:
- Abra una ventana de terminal o un símbolo del sistema.
- Ejecute el siguiente comando para crear un entorno llamado
keras:
conda create -n keras python=3.8
- Active el entorno recién creado:
conda activate keras
Instalación de Keras
Keras está incluido en Anaconda por defecto. Para verificar si Keras está instalado, ejecute el siguiente comando:
pip list | grep keras
Si Keras está instalado, verá una salida similar a la siguiente:
keras-2.7.0
Si Keras no está instalado, puede instalarlo con el siguiente comando:
pip install keras
Creación de un modelo de Keras
Ahora que Keras está instalado, podemos crear un modelo de Keras.
Para crear un modelo simple, podemos usar la siguiente función:
import keras
model = keras.Sequential([
keras.layers.Dense(10, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='relu'),
keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
Este modelo tiene tres capas:
- La primera capa tiene 10 neuronas y una función de activación ReLU.
- La segunda capa tiene 10 neuronas y una función de activación ReLU.
- La tercera capa tiene 1 neurona y una función de activación sigmoidea.
Compilar el modelo
Antes de entrenar el modelo, debemos compilarlo. Esto implica especificar el optimizador, la función de pérdida y la métrica de evaluación.
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
Entrenar el modelo
Ahora podemos entrenar el modelo. Para ello, usaremos el conjunto de datos MNIST, que contiene imágenes de dígitos escritos a mano.
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(x_train.shape[0], 784).astype('float32') / 255
x_test = x_test.reshape(x_test.shape[0], 784).astype('float32') / 255
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
Este código entrenará el modelo durante 10 épocas.
Evaluar el modelo
Una vez que el modelo esté entrenado, podemos evaluarlo en el conjunto de datos de prueba.
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])
Este código imprimirá la pérdida y la precisión del modelo en el conjunto de datos de prueba.
Conclusión
En este tutorial, hemos visto cómo configurar y usar Keras en Anaconda.
Ahora que sabes cómo usar Keras, puedes comenzar a crear tus propios modelos de aprendizaje automático.
Recursos adicionales
- Documentación de Keras: https://keras.io/
- [
