‫Tudo bem, então vimos isso bem, na verdade, você pode não ter visto isso antes,
‫mas pensei em fazer um vídeo rápido sobre o que fazer se você receber essa mensagem de tempo de execução desconectado bem no
‫final do caderno.
‫Então, acabamos de salvar e carregar um modelo.
‫Portanto, um modelo bastante seguro e um modelo carregado.
‫Mas agora, como nosso tempo de execução e o Google CoLab estão desconectados, teremos que reconectar e
‫executar novamente algumas das variáveis.
‫Corremos até o topo para ter acesso a eles.
‫Então, deixe-me mostrar o que fazer.
‫Portanto, se eu reconectar, teremos que esperar que isso carregue.
‫Não deve demorar muito.
‫E como você pode ver a seguir, estamos bem adiantados no projeto porque a próxima etapa para nós é treinar um modelo
‫com os dados completos.
‫Mas se tentarmos acessar os dados completos, como você verá em um segundo Mt. inicializando. Google Drive, recuperando nossos dados.
‫Estamos conectados novamente.
‫Portanto, antes de salvarmos as imagens em X ou se você estiver assistindo antes de chegarmos a esta parte real, apenas saiba que
‫nossos dados estão em X e nossos rótulos estão em Y.
‫Mas, no momento, eles não estão definidos, então, como nosso tempo de execução foi desconectado, isso significa
‫que teremos que voltar ao topo do notebook.
‫Isso é uma coisa linda sobre o Google Calabresi, pode ir direto para o topo e teremos
‫que executá-lo novamente.
‫Então, vamos ter que reimportar, tendemos a seguir também.
‫Teremos que reimportar, tender a fluir e tender a fluir.
‫Haab.
‫Aqui vamos nós.
‫Teremos que recuperar nossa gravadora, CSFI.
‫Portanto, apenas todas as variáveis que apresentamos posteriormente no bloco de notas, teremos que executá-las novamente.
‫Nós não precisamos.
‫Olhe para esta imagem, já fizemos isso de novo, se você está assistindo em um vídeo anterior e verá o
‫que acontece à medida que examinamos o bloco de notas, precisamos de nomes de arquivos.
‫Precisamos verificar isso, certifique-se de que está tudo bem, não precisamos ver mais uma imagem.
‫Portanto, este é um tipo de fluxo de trabalho que você pode ter que fazer se estiver trabalhando em seu bloco de notas e
‫fizer uma pausa como eu acabei de fazer e é real.
‫O tempo de execução está desconectado.
‫Rótulos em branco.
‫Portanto, estamos apenas instanciando novamente todas as variáveis de que precisaremos mais tarde.
‫E, à medida que você pratica um pouco mais de trabalho com esse tipo de fluxo de trabalho, pode funcionar como estamos fazendo
‫agora, de forma que você possa executar apenas uma célula e configurar todas elas.
‫Que é o que tentamos fazer mais tarde, e você verá em breve que, para coisas como carregar nosso modelo,
‫podemos apenas executar nossa função de modelo de carregamento.
‫É aqui que queremos, porque queremos treinar para modelar nos dados completos.
‫Precisamos de nossas variáveis X e Y, a. k. uma. X são apenas nomes de arquivos para os dados de treinamento e os rótulos dos motivos.
‫Lembre-se, se você estiver assistindo isso desde o início, não se preocupe.
‫Nós vamos passar por isso.
‫Mas estou apenas mostrando o tipo de coisas que você terá que fazer se o seu tempo
‫de execução se desconectar, o que acontecerá depois de um longo período longe do Google CoLab.
‫Lindo.
‫Há muitas coisas que não precisamos executar, principalmente as funções que buscamos.
‫Então, vamos continuar fazendo isso.
‫Estou apenas executando novamente todas essas células.
‫Precisamos criar treinamento e.
‫Não precisamos olhar os lotes de dados, então vamos comentar esta célula.
‫Precisamos executar isso.
‫Lindo.
‫Poderíamos ir correr tudo apenas indo em tempo de execução, executar tudo, mas eu só quero mostrar passo a passo o que está
‫acontecendo.
‫Você consegue algo assim.
‫Isso geralmente se corrige sozinho.
‫Se não for apenas coletar mais informações e ter uma taxa do que realmente está acontecendo.
‫Ali, parando o retorno de chamada, precisamos disso.
‫Imprimir GP2 disponível, certifique-se de que está disponível.
‫Precisamos da função de modelo de trem; na verdade, não precisamos treinar outro modelo.
‫Então o que faremos é comentar sobre isso.
‫Não precisamos olhar para a placa Tenzer ainda.
‫E não precisamos fazer essas previsões.
‫Precisamos obter um rótulo previsível.
‫Precisamos de Batarfi, precisamos de Fred.
‫Você precisa plotar a contagem de encadeamentos, não precisa reexecutá-lo e precisamos salvar o modelo de carregamento do modelo e agora, enquanto
‫o modelo de carregamento for executado, devemos ser capazes de carregar um modelo previamente treinado.
‫Este modelo de mil imagens carregado deve ser executado.
‫Então, se formos carregar um modelo.
‫Agora, lembre-se, esse é exatamente o tipo de fluxo de trabalho que você terá que fazer se
‫o tempo de execução for desconectado, o que acontecerá se você fizer uma pausa e deveria fazer pausas, é importante.
‫Podemos apenas acelerar o vídeo, ter certeza de que tudo está funcionando e voltaremos assim que esta célula for
‫carregada e executada.
‫Maravilhoso.
‫Portanto, agora carregamos um modelo de nosso diretório Modelos salvos.
‫Viemos aqui modelos.
‫Este vídeo é do futuro, lembre-se, então temos uma visão de cachorro e uma visão de cachorro por dentro. Cada vez que você se reconectar a
‫um novo tempo de execução, vai demorar um pouco para carregar o drive, pois as coisas são armazenadas
‫na máquina do Google.
‫Então, estamos carregando de modelos e agora devemos ser capazes de avaliar.
‫E devemos ter X e Y, que é nosso conjunto de dados completo.
‫Lindos, os mesmos resultados do modelo original, e agora X e Y são instanciados novamente, então isso é apenas um fluxo de trabalho que você pode ter que tomar
‫se o tempo de execução se desconectar e você estiver muito adiantado no notebook, certifique-se de
‫ter tudo as variáveis que você precisa carregar.
‫Vou agora tentar modelar nos dados de outono.
‫Mas lembre-se, se você ainda não fez essa parte, não se preocupe, pois vamos abordá-la
‫nos vídeos subsequentes.
‫Só pensei em colocar este aqui para mostrar a você como seria se você estivesse muito adiantado no
‫projeto e precisasse reiniciar o tempo de execução.
‫Então vou ver no futuro vídeos.