Lee esto antes de construir capas personalizadas y modelos de Keras

Este artículo ofrece un recorrido práctico por los internals de Keras pensado para desarrolladores e ingenieros de datos que necesitan construir capas personalizadas y modelos reutilizables. Veremos cómo crear capas con pesos entrenables y no entrenables, por qué es buena práctica crear los pesos de forma perezosa dentro del método build para asegurar compatibilidad con entradas dinámicas, y cómo componer capas simples en bloques reutilizables que facilitan el mantenimiento y la serialización.

En la práctica aprenderás a gestionar pesos y estados: usar add_weight para declarar variables, marcar algunas como trainables y otras como no trainables, y aprovechar build para diferir la inicialización hasta conocer la forma exacta de la entrada. También repasaremos cómo registrar pérdidas auxiliares con add_loss para incluir términos de regularización o divergencias en modelos probabilísticos, y cómo manejar máscaras y argumentos específicos de entrenamiento para que las capas se comporten correctamente durante inferencia y entrenamiento.

La serialización es clave para entregar componentes reutilizables. Cubrimos get_config y from_config para que tus capas y bloques sean serializables y restaurables mediante model.save y model.load_model, y explicamos consejos para incluir argumentos no triviales en la configuración. Además detallamos cuándo conviene usar Layer y cuándo es mejor crear un Model: usa Layer para componentes que forman parte de un modelo mayor y Model cuando necesitas funcionalidad completa de entrenamiento, compilación y exportación.

Como ejemplo completo, implementaremos un Autoencoder Variacional entrenable sobre MNIST organizado como capas anidadas y serializables. Mostramos dos formas de entrenarlo: con un bucle de entrenamiento personalizado que ofrece máxima flexibilidad para pérdidas personalizadas y logging, y con model.fit para aprovechar callbacks, evaluación y aceleración integrada. El resultado es un diseño modular y reproducible, listo para producción.

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