Aprender TensorFlow Entrenamiento personalizado en TensorFlow

El entrenamiento personalizado en TensorFlow te da control total sobre cada paso del ciclo de aprendizaje, más allá de las abstracciones de alto nivel de model.fit(). Esto es esencial para investigación, algoritmos no estándar y requisitos específicos de producción.

tf.GradientTape

tf.GradientTape registra las operaciones dentro de su contexto para calcular gradientes automáticamente. El patrón básico es:

1. Forward pass dentro del bloque with tf.GradientTape() as tape.
2. Calcular la pérdida.
3. tape.gradient(loss, variables) para obtener los gradientes.
4. optimizer.apply_gradients(zip(gradients, variables)) para actualizar los pesos.

Capas y métricas personalizadas

Subclasear tf.keras.layers.Layer permite crear capas con lógica arbitraria: el método build() inicializa los parámetros y call() implementa el paso hacia delante. Subclasear tf.keras.metrics.Metric permite definir métricas de evaluación no estándar como F1-Score o MCC.

Entrenamiento distribuido

tf.distribute.MirroredStrategy replica el modelo en múltiples GPUs del mismo equipo con sincronización de gradientes por AllReduce. MultiWorkerMirroredStrategy escala a múltiples máquinas. Al escalar, el batch size global debe crecer proporcionalmente al número de GPUs, y suele ser necesario ajustar la tasa de aprendizaje en consecuencia.