‫なるほど｡
‫ノートブックの最後の方にある「ランタイムが切断されました」というメッセージが表示されたときの対処法について､
‫簡単なビデオを作ろうと思います｡
‫というわけで､ モデルを保存して読み込んだところです｡
‫つまり､ プリセーブされたモデルとロードされたモデルです｡
‫しかし､ 今､ Google CoLabではランタイムが切断されているので､ 再接続してから､ 上に実行した変数のいくつかにアクセスするために再実行する必要があります｡
‫では､ どうすればいいのか､ ご紹介しましょう｡
‫だから､ 再接続しても､ これがロードされるのを待つしかないんだ｡
‫あまり時間はかからないはずです｡
‫次のステップは､ 全データに対してモデルを学習させることです｡
‫しかし､ 完全なデータにアクセスしようとすると､ すぐにわかるように､ 初期化､ Google Driveのマウント､ データの取得が行われます｡
‫また､ つながった｡
‫Xに画像を保存する前に､ あるいはこの映像を見ている方は､ 実際の部分に入る前に､ データがXにあり､
‫ラベルがYにあることを知っておいてください｡
‫しかし､ 今はまだ定義されていません｡
‫ランタイムが切断されたので､ ノートブックの一番上まで戻らなければならないということです｡
‫これは､ Google CoLabの美しい点で､ すぐ上に行くことができ､ これらを再実行する必要があります｡
‫だから､ TensorFlowもインポートし直さないといけない｡
‫TensorFlowとTensorFlow hubを再インポートする必要がありそうです｡
‫これでよしとしよう｡
‫ラベルのCSVを取り直さないといけない｡
‫だから､ ノートブックの後半にあるすべての変数を､ 再実行する必要があるんだ｡
‫その必要はないんです｡
‫この画像を見てください｡
‫それはもう､ やりましたよ｡
‫繰り返しになりますが､ 以前のビデオでご覧になっている方は､ ノートブックを使いこなすとどうなるかをご覧になっているはずです｡
‫ファイル名は必要です｡
‫これを確認して､ 問題ないことを確認する必要があります｡
‫これ以上､ 画像を表示する必要はないのです｡
‫だから､ ノートブックで作業しているときに､ さっきのように休憩を取ったら､ こんなワークフローが現実になるかもしれませんね｡
‫ランタイムは切断される｡
‫長さラベル｡
‫つまり､ 後で必要になる変数をすべてインスタンス化し直しているのです｡
‫また､ このようなワークフローの操作に慣れてきたら､ 今やっていることを機能化して､ 1つのセルを実行するだけで､
‫これらすべてをセットアップできるようにするかもしれません｡
‫それが､ 後に試されたことです｡
‫そして､ モデルの読み込みなどは､ load model関数を実行すればよいことがすぐにわかると思います｡
‫ここで､ フルデータでモデリングしてみたいので､ 欲しいところです｡
‫xとyの変数aが必要です｡ k. xは学習データのファイル名､ yはラベルである｡
‫序盤で見ている人は安心して覚えておいてください｡
‫このまま突き進む｡
‫ただ､ Google CoLabから長時間離れていると､ ランタイムが勝手に切断されてしまうので､
‫その場合に必要なことを示しただけです｡
‫美しい｡
‫走らなくてもいいものがたくさんあるんです｡
‫主に機能が目当てです｡
‫では､ このまま突き進みましょう｡
‫このセルをすべて再走行させたところです｡
‫トレーニングの作成も必要ですし
‫データバッチを見る必要はない｡
‫そこで､ このセルをコメントアウトしてみましょう｡
‫これを実行する必要があります｡
‫美しい｡
‫行くだけで全部走れるんですよ｡
‫ランタイム､ ランオール｡
‫ただ､ 何が起こっているのか､ 順を追ってお見せしたいのです｡
‫このような場合､ 通常は自分で解決することができます｡
‫そうでない場合は､ 「詳細情報」をクリックして､ 実際に何が起こっているのか読んでみてください｡
‫早期停止コールバック｡
‫それは必要なことです｡
‫プリントGPUが使える､ 使えるようにする｡
‫train model関数が必要です｡
‫実は､ 別のモデルをトレーニングする必要はないんです｡
‫そこで､ コメントアウトすることにしました｡
‫テンソルボードはまだ見る必要はない｡
‫そして､ このような予測は必要ないのです｡
‫ラベルの普及が必要です｡
‫バチャフェイは必要です｡
‫プロットスレッドは必要です｡
‫プロットスレッドコンフが必要ですか？
‫再放送しなくていいよ｡
‫そして､ セーブモデル・ロードモデルが必要です｡
‫そして､ ロードモデルが実行される限り､ 以前に学習したモデルをロードすることができるはずです｡
‫この1枚で1000枚のイメージモデルが動くはずです｡
‫そこで､ モデルを読み込んでくると｡
‫さて､ これはあくまでもランタイムが切断された場合に行うワークフローであることを忘れないでください（休憩を取ると切断されます）｡
‫そして､ 休憩を取ることです｡
‫大事なことです｡
‫ビデオのスピードを上げ､ すべてが正常に動作することを確認し､ このセルがロードされ実行されたら､ また戻ってくるかもしれません｡
‫素晴らしい｡
‫これで､ 保存したモデルのディレクトリからモデルを読み込むことができました｡
‫私たちはここに来て､ モデルを作っています｡
‫この映像は未来から来たものなんですよ？
‫つまり､ ドッグビジョンとインサイドドッグビジョンがあるわけです｡
‫新しいランタイムに再接続するたびに､ Googleのマシンにいろいろと保存されるため､ ドライブのロードに時間がかかるのです｡
‫だから､ モデルから読み込んで､ 今度は評価できるようにするんです｡
‫そして､ XとY､ これが完全なデータセットとなるはずです｡
‫元のモデルで､ xとyを再インスタンス化すると､ 美しい同じ結果が得られます｡
‫そのため､ あくまでもワークフローとして捉えておく必要があるかもしれません｡
‫ランタイムが切断され､ ノートブックのかなり先まで進んでいる場合､ 必要な変数がすべてロードされていることを確認してください｡
‫これからフルデータでモデリングしてみますが､ まだこの部分まで到達していなくても､ あまり心配しないでください｡
‫以降の動画で取り上げる予定です｡
‫これは､ プロジェクトのかなり進んだ段階で､ ランタイムを再起動する必要がある場合に､ どのように見えるかを示すために入れたものです｡
‫では､ 今後の動画でお会いしましょう｡