‫D'accord, donc nous avons bien vu ce petit truc, en fait, vous ne l'avez peut-être pas vu
‫auparavant, mais j'ai pensé faire une vidéo rapide sur ce qu'il faut faire si vous recevez ce message de déconnexion à l'exécution juste à la
‫fin du carnet.
‫Nous venons donc d'enregistrer et de charger un modèle.
‫Donc un modèle assez sûr et un modèle chargé.
‫Mais maintenant, puisque notre environnement d'exécution est déconnecté et Google CoLab, nous allons devoir nous reconnecter,
‫puis réexécuter certaines des variables.
‫Nous avons couru jusqu'en haut pour y avoir accès.
‫Alors laissez-moi vous montrer ce qu'il faut faire.
‫Donc, si je me reconnecte, nous devrons attendre que cela se charge.
‫Cela ne devrait pas prendre trop de temps.
‫Et comme vous pouvez le voir ensuite, nous sommes assez avancés dans le projet car la prochaine étape pour nous consiste à former un
‫modèle sur les données complètes.
‫Mais si nous essayons d'accéder aux données complètes, comme vous le verrez dans une seconde initialisation, Mt. Google Drive, récupérer nos données.
‫Nous sommes à nouveau connectés.
‫Donc, avant d'enregistrer des images dans X ou si vous regardez cela avant d'arriver à cette partie réelle, sachez simplement que nos
‫données sont en X et nos étiquettes sont en Y.
‫Mais pour le moment, ils ne sont pas définis, donc parce que notre environnement d'exécution est déconnecté, cela signifie que
‫nous allons devoir remonter tout en haut du bloc-notes.
‫C'est une belle chose à propos de Google Calabresi qui peut aller tout en haut et nous allons
‫devoir réexécuter cela.
‫Nous allons donc devoir réimporter, avoir tendance à suivre aussi.
‫Nous allons devoir réimporter, avoir tendance à couler et avoir tendance à couler.
‫Haab.
‫On y va.
‫Il va falloir récupérer notre label, CSFI.
‫Donc, juste toutes les variables que nous avons eues plus tard dans le cahier, nous allons devoir les réexécuter.
‫Nous n'avons pas à le faire.
‫Regardez cette image, nous l'avons déjà fait à nouveau, si vous regardez cela dans une vidéo précédente et que vous verrez ce qui se
‫passe au fur et à mesure que nous parcourons le bloc-notes, nous avons besoin de noms de fichiers.
‫Nous devons vérifier cela, nous assurer que tout va bien, nous n'avons pas besoin de voir une autre image.
‫C'est donc une sorte de flux de travail que vous pourriez avoir à faire si vous travaillez sur votre cahier et que vous prenez
‫une pause comme je viens de le faire et que c'est réel.
‫Le temps d'exécution est déconnecté.
‫Étiquettes vierges.
‫Nous allons donc simplement ré instancier toutes les variables dont nous aurons besoin plus tard.
‫Et au fur et à mesure que vous vous entraînez un peu plus à travailler avec ce type de flux de travail, vous pouvez fonctionner comme nous
‫le faisons en ce moment afin que vous puissiez exécuter une seule cellule et qu'elle configure tout cela.
‫C'est ce que nous avons essayé de faire plus tard, et vous verrez assez rapidement que les choses comme le chargement de notre modèle,
‫nous pouvons simplement exécuter notre fonction de chargement du modèle.
‫Voici où nous voulons parce que nous voulons nous entraîner à modéliser sur l'intégralité des données.
‫Nous avons besoin de nos variables X et Y, a. k. une. X est juste des noms de fichiers pour les données d'entraînement et pourquoi les étiquettes.
‫N'oubliez pas que si vous regardez cela dès le début, ne vous inquiétez pas.
‫Nous allons passer par là.
‫Mais je vous montre simplement le genre de choses que vous devrez faire si votre temps
‫d'exécution se déconnecte, ce qui se produira après une longue période d'absence de Google CoLab.
‫Beau.
‫Il y a beaucoup de choses que nous n'avons pas à exécuter, la plupart des fonctions sont ce que nous recherchons.
‫Alors continuons simplement à traverser ça.
‫Je réexécute juste toutes ces cellules.
‫Nous devons créer une formation et.
‫Nous n'avons pas besoin d'examiner les lots de données, alors commentons cette cellule.
‫Nous devons exécuter ceci.
‫Beau.
‫Nous pourrions tout faire courir en faisant juste courir le temps, tout courir, mais je veux juste vous montrer étape par étape ce qui se
‫passe.
‫Vous obtenez quelque chose comme ça.
‫Cela se répare généralement tout seul.
‫Sinon, collectez simplement plus d'informations et ayez une idée de ce qui se passe réellement.
‫Ali, arrêtez le rappel, nous en avons besoin.
‫Imprimer GP2 disponible, assurez-vous qu'il est disponible.
‫Nous avons besoin de la fonction d'entraînement du modèle, nous n'avons en fait pas besoin d'entraîner un autre modèle.
‫Donc, ce que nous allons faire, c'est commenter cela.
‫Nous n'avons pas besoin de regarder la carte Tenzer pour l'instant.
‫Et nous n'avons pas besoin de faire ces prédictions.
‫Nous avons besoin d'une étiquette prévisible.
‫Nous avons besoin de Batarfi, nous avons besoin de Fred.
‫Avez-vous besoin du nombre de threads de tracé, n'avez-vous pas besoin de réexécuter cela, et nous avons besoin de sauvegarder le modèle de chargement du modèle
‫et maintenant, tant que le modèle de chargement s'exécute, nous devrions pouvoir charger un modèle précédemment formé.
‫Celui-ci a chargé un modèle de mille images devrait fonctionner.
‫Donc, si nous allons charger dans un modèle.
‫Maintenant, rappelez-vous, c'est exactement le genre de flux de travail que vous devrez faire si votre environnement d'exécution
‫se déconnecte, ce qui sera le cas si vous faites une pause et que vous devriez faire des pauses, c'est important.
‫Nous pourrions simplement accélérer la vidéo, nous assurer que tout fonctionne et nous reviendrons une fois que cette cellule sera
‫chargée et exécutée.
‫Merveilleux.
‫Nous avons donc maintenant chargé un modèle à partir de notre répertoire Saved Models.
‫Nous arrivons ici modèles.
‫Cette vidéo vient du futur, rappelez-vous, nous avons donc une vision de chien et une vision de chien à l'intérieur, chaque fois que vous vous reconnectez à
‫un nouveau temps d'exécution, il faudra un certain temps pour charger le lecteur car les choses sont stockées dans
‫la machine de Google.
‫Nous le chargeons donc à partir de modèles et nous devrions maintenant être en mesure d'évaluer.
‫Et nous devrions avoir X et Y, qui est notre ensemble de données complet.
‫Beau, mêmes résultats que le modèle d'origine, et maintenant X et Y sont réinstanciés, ce n'est donc qu'un flux de travail que vous devrez peut-être suivre si vous vous
‫déconnectez de l'exécution et que vous êtes assez loin dans le cahier, assurez-vous que vous avez
‫tout les variables dont vous avez besoin chargé.
‫Je vais maintenant essayer de modéliser les données d'automne.
‫Mais rappelez-vous, si vous n'êtes pas encore à la hauteur de cette partie, ne vous inquiétez pas trop, allez la couvrir
‫dans les vidéos suivantes.
‫J'ai juste pensé mettre celui-ci pour vous montrer à quoi cela ressemble si vous êtes assez avancé dans le
‫projet et que vous devez redémarrer votre runtime.
‫Donc je verrai dans les prochaines vidéos.