Optimiza Hiperparámetros de tus Modelos ML con Keras Tuner y TensorBoard

La optimización de hiperparámetros es un paso crucial en el desarrollo de modelos de Machine Learning. Al ajustar los hiperparámetros de un modelo, podemos mejorar su rendimiento y precisión. Keras Tuner es una herramienta que nos permite buscar automáticamente la mejor combinación de hiperparámetros para nuestros modelos de Keras. Además, TensorBoard nos permite visualizar y monitorear el progreso de la optimización de hiperparámetros. En este artículo, te mostraremos cómo utilizar Keras Tuner y TensorBoard para optimizar hiperparámetros en tus modelos de Machine Learning.

Paso 1: Instalar Keras Tuner y TensorBoard

Primero, debes instalar Keras Tuner y TensorBoard en tu entorno de trabajo. Puedes instalar Keras Tuner utilizando pip:

pip install keras-tuner

Y TensorBoard utilizando:

pip install tensorboard

Paso 2: Definir el modelo de Keras

A continuación, debes definir el modelo de Keras que deseas optimizar. Puedes utilizar una función para crear el modelo, de la siguiente manera:


def build_model(hp):
model = keras.Sequential()
model.add(keras.layers.Dense(units=hp.Int('units', min_value=32, max_value=512, step=32), activation='relu'))
model.add(keras.layers.Dense(10, activation='softmax'))
model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(hp.Choice('learning_rate', values=[1e-2, 1e-3, 1e-4])), loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
return model


En este ejemplo, estamos definiedo un modelo de Keras con un hiperparámetro para el número de unidades en la capa oculta y otro para la tasa de aprendizaje del optimizador.

Paso 3: Configurar el optimizador de hiperparámetros

Luego, debes configurar el optimizador de hiperparámetros de Keras Tuner. Puedes especificar el algoritmo de búsqueda y el número de iteraciones para la optimización de hiperparámetros, como se muestra a continuación:


tuner = kt.Hyperband(build_model, objective='val_accuracy', max_epochs=10, factor=3, directory='my_dir', project_name='intro_to_kt')


Paso 4: Ejecutar la optimización de hiperparámetros

Una vez que hayas definido el modelo y configurado el optimizador de hiperparámetros, puedes ejecutar la optimización utilizando el método search de Keras Tuner, como se muestra a continuación:


tuner.search(x=train_images, y=train_labels, epochs=10, validation_data=(val_images, val_labels))


Paso 5: Visualizar la optimización con TensorBoard

Finalmente, puedes visualizar y monitorear el progreso de la optimización de hiperparámetros utilizando TensorBoard. Puedes iniciar TensorBoard en la terminal usando el siguiente comando:


tensorboard --logdir=logs


Luego, puedes abrir TensorBoard en tu navegador y ver los gráficos e información sobre la optimización de hiperparámetros en tiempo real.

Con estos pasos, puedes optimizar los hiperparámetros de tus modelos de Machine Learning de forma automatizada y visualizar el progreso con Keras Tuner y TensorBoard. ¡Esperamos que este artículo te haya sido útil en tu investigación de Machine Learning!