Guardar pesos vs modelo completo

Introducción

La persistencia de modelos es una práctica fundamental en la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo. Al entrenar modelos complejos, es crucial asegurarse de que puedas guardar los pesos (los parámetros del modelo) después de un entrenamiento exitoso para su posterior uso o reutilización. TensorFlow proporciona varias formas de persistir modelos, lo cual nos permite elegir entre guardar solo los pesos (checkpoint), el modelo completo (SavedModel), o incluso tanto como en combinación. En este artículo, exploraremos la diferencia entre guardar pesos y guardar el modelo completo.

Explicación principal

Guardar los pesos (Checkpoints)

En TensorFlow, puedes guardar los pesos de un modelo durante su entrenamiento utilizando tf.train.Checkpoint. Esto es útil cuando necesitas continuar con la inferencia o el entrenamiento desde una etapa específica del entrenamiento. Específicamente, esto nos permite:

import tensorflow as tf

# Supongamos que ya tenemos un modelo definido
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(100,)),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

# Compilamos el modelo con una función de pérdida y optimizador
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# Supongamos que ya hemos entrenado el modelo por algunas épocas
checkpoint_path = "training_ckpt/cp.ckpt"
cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_path,
                                                 save_weights_only=True,
                                                 verbose=1)

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, callbacks=[cp_callback])

Guardar el modelo completo (SavedModel)

En contraste con guardar solo los pesos, podrías preferir guardar el modelo completo para que sea más fácil de cargar y usar en el futuro. TensorFlow proporciona la posibilidad de guardar tanto el modelo arquitectural como sus pesos mediante tf.keras.models.save_model:

# Guardamos el modelo completo
model.save('full_model.h5')

Combinación de ambos

También puedes guardar tanto los pesos como el modelo completo, combinando ambas técnicas. Esto puede ser útil en casos donde necesitas cargar un modelo y continuar con la inferencia o el entrenamiento desde una etapa específica del entrenamiento.

# Guardamos el modelo completo en formato h5
model.save('full_model.h5')

# Guardamos los pesos en formato checkpoint
checkpoint_path = "training_ckpt/cp.ckpt"
cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_path,
                                                 save_weights_only=True,
                                                 verbose=1)

Errores típicos / trampas

Trampa 1: No guardar suficientes pesos o información

Un error común es no guardar suficiente información para continuar el entrenamiento. Si solo guardas los pesos y pierdes la arquitectura del modelo, podrías encontrarte en una situación donde no puedas continuar con la inferencia o el entrenamiento sin conocer la arquitectura exacta.

Trampa 2: Ignorar la compatibilidad de versiones

Es importante asegurarse de que los pesos y modelos guardados sean compatible con las versiones futuras del software. Cambios en la API pueden hacer que ciertos formatos de archivo no funcionen en versiones más recientes de TensorFlow.

Trampa 3: No considerar el rendimiento

Guardar los pesos puede ser más eficiente en términos de espacio y tiempo, especialmente para modelos grandes con arquitecturas complejas. Sin embargo, guardar el modelo completo también tiene sus ventajas, incluyendo la facilidad de uso y la independencia del entorno.

Checklist accionable

• Define claramente las necesidades: Identifica si necesitas guardar solo los pesos para continuar con el entrenamiento o si necesitas un modelo completo.
• Elija la forma de persistencia adecuada: Decida entre save_weights_only y model.save(), considerando las necesidades específicas del proyecto.
• Prueba en diferentes versiones: Asegúrate de probar la persistencia y carga de modelos en diferentes versiones de TensorFlow para garantizar la compatibilidad.
• Documenta el proceso: Mantén un registro claro de cómo se guardan y cargan los pesos y modelos, incluyendo las fechas y los detalles técnicos relevantes.
• Optimiza el espacio de almacenamiento: Si los modelos son grandes, considera compresar archivos o utilizar formatos más eficientes.

Cierre: Siguientes pasos

Pasos siguientes en tu viaje con TensorFlow

1. Explora más profundamente la persistencia de modelos en TensorFlow para entender mejor las diferentes opciones y sus implicaciones.
2. Practica guardando y cargando modelos en diferentes escenarios para familiarizarte con el proceso.
3. Considera el uso de técnicas avanzadas como transfer learning o fine-tuning, que pueden depender de cómo se persisten y reutilizan los modelos.
4. Manten tu código bien documentado y organizado para facilitar la colaboración y futuras actualizaciones.

Asegúrate de seguir explorando TensorFlow para maximizar tus capacidades en el desarrollo de modelos avanzados de inteligencia artificial.