https://www.apsl.net/blog/2018/02/02/tensor-flow-para-principiantes-vi-uso-de-la-api-keras/

TENSOR FLOW PARA PRINCIPIANTES (VI): USO DE LA API KERAS

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En el Tutorial II se mostró cómo implementar una red neuronal convolucional en TensorFlow. En dicho turorial escribimos algunas funciones auxiliares para crear las capas de la red y crear el modelo. Luego, en los tutoriales III y IV vimos lo importante de contar con una buena API de alto nivel que nos ayude de manera más simple crear nuestro grafo, ya que estás API hace que sea mucho más fácil implementar modelos complejos y reduce el riesgo de cometer errores en los códigos al crear los grafos.

Como hemos venido explicando, hay varias de estas API disponibles para TensorFlow: PrettyTensor (Tutorial III), Layers API (tf.layers, ver Tutorial IV). En tal senteido, éste tutorial trata sobre otra API, llamada Keras. Es una API muy bien desarrollada y que cuenta con muy buena documentación, por lo que parece muy probable que Keras sea la API estándar para TensorFlow en el futuro.

El autor de Keras ha escrito una publicación (ver blog) sobre la filosofía dela API Keras , que recomendamos se debería leer.

Continuemos con el mismo ejemplo utilizado en los tutoriales anteriores (II-V), pero ahora aplicando la API Keras Recordemos el esquema de la red neuronal convolucional que queremos implementar para la tarea del reconocimiento de dígitos escritos a mano:

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Conclusión

Este tutorial muestra cómo usar API Keras para construir fácilmente redes neuronales convolucionales en TensorFlow. Keras es de lejos la API más completa y mejor diseñada para TensorFlow.

Este tutorial también mostró cómo utilizar Keras para guardar y cargar un modelo, así como también obtener los pesos y resultados de capas convolucionales.

Parece probable que Keras sea la API estándar para TensorFlow en el futuro, por la sencilla razón de que ya es muy buena y se mejora constantemente. Por lo tanto, se recomienda que use Keras.