{"id":166871,"date":"2023-01-31T14:51:09","date_gmt":"2023-01-31T13:51:09","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/es\/?p=166871"},"modified":"2026-02-25T16:11:05","modified_gmt":"2026-02-25T15:11:05","slug":"keras-la-api-de-deep-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/keras-la-api-de-deep-learning","title":{"rendered":"Keras: todo sobre la API de Deep Learning"},"content":{"rendered":"\n

Keras es una de las principales API de redes neuronales de Deep Learning. Descubre todo lo que hay que saber sobre Keras en este art\u00edculo.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Las redes neuronales de <\/b>Deep Learning<\/a> cada vez se utilizan m\u00e1s. Sin embargo, los principales frameworks<\/b> suelen ser complejos e impiden a muchos desarrolladores adentrarse en el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial. Para solucionar este problema, se han creado varias API de alto nivel simplificadas<\/b>. Facilitan la creaci\u00f3n de modelos de redes neuronales. Entre estas API, la m\u00e1s popular es probablemente Keras.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es Keras?<\/h2>\n\n\n\n

Keras es una API de redes neuronales escrita en lenguaje Python<\/b>. Se trata de una biblioteca de c\u00f3digo abierto que se ejecuta sobre frameworks como Theano y TensorFlow.<\/b> Dise\u00f1ada para ser modular, r\u00e1pida y f\u00e1cil de usar<\/b>, Keras fue creada por el ingeniero de Google, Fran\u00e7ois Chollet. Ofrece una forma sencilla e intuitiva de crear modelos de Deep Learning.<\/p>\n\n\n\n

En la actualidad, Keras es una de las API de redes neuronales m\u00e1s utilizadas<\/b> para el desarrollo y las pruebas de redes neuronales. Facilita enormemente la creaci\u00f3n de capas para las redes neuronales o la configuraci\u00f3n de arquitecturas complejas.<\/p>\n\n\n\n

Un Modelo Keras consiste en una secuencia o un gr\u00e1fico independiente<\/b>. Hay varios m\u00f3dulos totalmente configurables que pueden combinarse para crear nuevos modelos. Una de las ventajas de esta modularidad es que resulta muy f\u00e1cil a\u00f1adir nuevas funcionalidades<\/b> como m\u00f3dulos independientes. Keras es, por tanto, muy flexible y adecuada para la investigaci\u00f3n y la innovaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

Caracter\u00edsticas de Keras<\/h2>\n\n\n\n

Keras est\u00e1 dise\u00f1ada para ser intuitiva, modular, f\u00e1cil de ampliar<\/b> y para trabajar con Python. Seg\u00fan sus creadores, esta API est\u00e1 \u00abdise\u00f1ada para humanos, no para m\u00e1quinas\u00bb y \u00absigue las mejores pr\u00e1cticas para reducir la carga cognitiva\u00bb. Es posible combinar m\u00f3dulos de capas<\/b> neuronales, optimizadores, esquemas de inicializaci\u00f3n, funciones de activaci\u00f3n o esquemas de regularizaci\u00f3n para crear nuevos m\u00f3dulos.<\/p>\n\n\n\n

Es muy f\u00e1cil a\u00f1adir nuevos m\u00f3dulos<\/b>, as\u00ed como nuevas clases y funciones. Las plantillas se definen en el c\u00f3digo Python, no en archivos de configuraci\u00f3n de modelos independientes.<\/p>\n\n\n\n

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Aprender a utilizar Keras<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n

¿Por qué utilizar Keras?<\/h2>\n\n\n\n

La popularidad de Keras est\u00e1 ligada a sus ventajas. Esta API es f\u00e1cil de usar y de aprender a utilizarla<\/b>.<\/p>\n\n\n\n

Su popularidad en s\u00ed misma es una ventaja, ya que es compatible con muchas opciones de despliegue en producci\u00f3n. Admite al menos cinco motores back-end<\/b>: TensorFlow, CNTK, Theano, MXNet y PlaidML.<\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n es compatible con el uso de varias GPU<\/b> y el entrenamiento distribuido. Adem\u00e1s, la biblioteca cuenta con el apoyo de Google, Microsoft, Amazon, Apple, Nvidia o incluso Uber.<\/p>\n\n\n

Back-ends<\/h3>\n\n\n\n

Keras no se encarga directamente de operaciones de bajo nivel<\/b> como productos o convoluciones de Tensor. Para este tipo de c\u00e1lculo, se basa en un motor backend.<\/p>\n\n\n\n

Varios de estos motores son compatibles, pero el m\u00e1s utilizado es TensorFlow de Google<\/b>. La API Keras se integra en un paquete con TensorFlow con el formato tf.keras. Desde la versi\u00f3n 2.0, es la API principal de TensorFlow.<\/p>\n\n\n

Modelos Keras<\/h3>\n\n\n\n

El modelo es el centro de la estructura de datos de Keras<\/b>. Existen dos tipos principales: el modelo secuencial y la clase Model utilizada con la API funcional. El modelo secuencial (Sequential) es una pila lineal de capas<\/b>. Las capas pueden describirse de forma muy sencilla. Cada definici\u00f3n de capa requiere una l\u00ednea de c\u00f3digo.<\/p>\n\n\n\n

La compilaci\u00f3n (la definici\u00f3n del proceso de aprendizaje) <\/b>tambi\u00e9n requiere una l\u00ednea de c\u00f3digo. El ajuste (entrenamiento), la evaluaci\u00f3n (c\u00e1lculo de p\u00e9rdidas y m\u00e9tricas) y la predicci\u00f3n de resultados a partir del modelo entrenado tambi\u00e9n requieren una l\u00ednea de c\u00f3digo cada uno.<\/p>\n\n\n\n

El modelo secuencial de Keras es sencillo, pero limitado en cuanto a la topolog\u00eda del modelo<\/b>. Por lo tanto, la API funcional de Keras es \u00fatil para crear modelos complejos, como modelos de m\u00faltiples entradas y m\u00faltiples salidas, grafos ac\u00edclicos dirigidos (DAG) y modelos de capas compartidas.<\/p>\n\n\n\n

Esta API funcional utiliza las mismas capas que el modelo Secuencial<\/b>, pero ofrece m\u00e1s flexibilidad a la hora de combinarlas. Primero se definen las capas, luego se crea el modelo, se compila y se entrena. La evaluaci\u00f3n y la predicci\u00f3n funcionan del mismo modo que en el modelo Secuencial.<\/p>\n\n\n\n

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