Buenas, hoy vamos a explicar un poco en esta entrada como funciona el framework que nos ofrece herramientas para programar tareas de aprendizaje automático, crear redes neuronales, deeplearning, deep reinforcement learning, etc. En definitiva lo que suelen denominarse hoy inteligencias artificiales, se llama TensorFlow y va por la versión 2.3
TensorFlow es el sistema de aprendizaje automático de segunda generación de Google Brain, liberado como software libre en noviembre de 2015. El nombre TensorFlow deriva de las operaciones que tales redes neuronales realizan sobre arrays multidimensionales de datos. Estos arrays multidimensionales son llamados “tensores“
Unidad de procesamiento del tensor (TPU)
En mayo de 2016 Google anunció su unidad de procesamiento del tensor (TPU), una construcción ASIC personalizada específicamente para aprendizaje automático y adaptada para TensorFlow. TPU es un acelerador de IA programable diseñado para proporcionar alta eficiencia aritmética de precisión baja, y orientado a utilizar modelos más que para entrenarlos
TensorFlow
La API de TensorFlow está disponible en varios lenguajes, nosotros usaremos la de NodeJS para el ejemplo de red neuronal artificial que construiremos con el conjunto de datos MNIST
// Cargamos los módulos necesarios
const tfnode = require('@tensorflow/tfjs-node-gpu'),
fs = require('fs'),
zlib = require('zlib');
(async () => {
// Leemos el conjunto de datos (dataset) y preparamos los datos para la entrada
const features = (new Uint8Array(zlib.gunzipSync(fs.readFileSync(__dirname + '/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz')))).slice(16),
labels = (new Uint8Array(zlib.gunzipSync(fs.readFileSync(__dirname + '/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz')))).slice(8),
featuresTest = (new Uint8Array(zlib.gunzipSync(fs.readFileSync(__dirname + '/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz')))).slice(16),
labelsTest = (new Uint8Array(zlib.gunzipSync(fs.readFileSync(__dirname + '/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz')))).slice(8),
feats = tfnode.data.array((new Float32Array(features)).map(f => f / 255.0)).batch(784),
lbls = tfnode.data.array(labels).batch(1),
featTests = tfnode.data.array((new Float32Array(featuresTest)).map(f => f / 255.0)).batch(784),
lblTests = tfnode.data.array(labelsTest).batch(1)
// Instanciación del modelo
const model = tfnode.sequential()
// Se añaden las capas de la red neuronal
model.add(tfnode.layers.dense({ units: 128, activation: 'relu', inputShape: [784] }))
model.add(tfnode.layers.dropout(0.2))
model.add(tfnode.layers.dense({ units: 10, activation: 'softmax' }))
// Compilación del modelo
model.compile({ optimizer: 'adam', loss: 'sparseCategoricalCrossentropy', metrics: ['acc'] })
model.summary()
console.log(`Training dataset with ${feats.size} features and ${lbls.size} labels...`)
// Fase de entrenamiento del modelo
const dataTrain = tfnode.data.zip({ xs: feats, ys: lbls }).batch(1),
testTrain = tfnode.data.zip({ xs: featTests, ys: lblTests }).batch(1),
history = await model.fitDataset(dataTrain, {
epochs: 5,
validationData: testTrain,
callbacks: {
onTrainBegin: logs => console.log('Start Training...'),
onTrainEnd: logs => console.log('Stop Training'),
onEpochBegin: (epoch, logs) => console.log('Begin epoch: ' + epoch),
onEpochEnd: (epoch, logs) => console.log('End epoch: ' + epoch + '\n- Loss: ' + logs.loss + '\n- Accuracy: ' + logs.acc)
}
}).catch(err => console.error(err))
// Se muestran los valores de salida
Object.keys(history.history).map(key => console.log(`${key}=${history.history[key]}`))
})()Necesitamos instalar las dependencias del módulo @tensorflow/tfjs-node-gpu para que funcione, o el módulo @tensorflow/tfjs-node en caso de no usar GPU
En el ejemplo anterior estamos leyendo el dataset y creando una red neuronal artificial con 128 neuronas, la capa de dropout permite desactivar un porcentaje de las neuronas durante el entrenamiento en nuestro caso el 20%, esto es necesario para no tener resultados por sobreentrenamiento. Finalmente tenemos 10 unidades en la capa de salida por lo que el resultado será un tensor de 10 elementos que indica la probabilidad de que la imagen sea correcta. Hacemos 5 pasadas de entrenamiento y validamos los resultados
La salida por lo tanto muestra el resumen del modelo y el entrenamiento, dando los valores de pérdida y acierto en cada entrenamiento y al final el total
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Layer (type) Output shape Param #
=================================================================
dense_Dense1 (Dense) [null,128] 100480
_________________________________________________________________
dropout_Dropout1 (Dropout) [null,128] 0
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dense_Dense2 (Dense) [null,10] 1290
=================================================================
Total params: 101770
Trainable params: 101770
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________
Training dataset with 60000 features and 60000 labels...
Start Training...
Epoch 1 / 5
Begin epoch: 0
eta=863.4 ==>-------------------------------- acc=1.00 loss=0.102 Una vez entrenado el modelo podremos pasarle imágenes para detectar la coincidencia en la probabilidad de los resultados
// Adaptamos las imágenes a la entrada del modelo y se crea el tensor de entrada
fs.createReadStream('/images.json.gz').pipe(zlib.createGunzip()).on('data', async data => {
const imagen = Float32Array.from(await sharp(Buffer.from(data.image, 'base64')).resize(28, 28).greyscale().raw().toBuffer().catch(err => next(err))),
buffer = tfnode.buffer([1, 784], 'float32', imagen.map(f => f / 255.0))
model.predict(buffer.toTensor()).print()
})
.on('end', () => {
console.log('All images predicted.')
})
Tensor
[[0, 0, 0, 0, 0, 0.0427372, 0, 0.9571278, 0, 0.0001349],]
Tensor
[[0.0002897, 0, 0.209211, 0.0000031, 0, 0.0015369, 0.7871032, 0.001465, 0.0003912, 0],]
Tensor
[[0.0000626, 0, 0.4744948, 0.0397445, 0, 0.0002614, 0, 0.4854368, 0, 0],]
Tensor
[[0.0000023, 0, 0.0093701, 0.1584364, 0, 0.3968244, 0.0428764, 0.3924459, 0.0000444, 2e-7],]
Tensor
[[0.0000071, 0, 0.0316687, 0.0000178, 0, 0.0000988, 0.9680935, 0.0001098, 0.0000045, 0],]
...Esperamos que os haya gustado, nos leemos en la próxima haciendo redes neuronales de convolución 🤖