‫ตอนนี้เรามีอินพุต เอาต์พุต และโมเดลที่เราจะใช้พร้อมใช้งานแล้ว
‫เรามาเริ่มประกอบกันเลย
‫และวิธีหนึ่งที่เราจะทำสิ่งนั้นได้ดี สิ่งหนึ่งที่ต้องจำไว้คือ มีหลายวิธีในการสร้างแบบจำลองใน
‫TensorFlow แต่วิธีที่ดีที่สุดวิธีหนึ่งในการเริ่มต้นคือการใช้ API ของผู้ดูแล TensorFlow ซึ่งเป็นส่วนเสริมล่าสุดของ
‫TensorFlow 2 0.
‫ดังนั้นถ้าเราไปดูแล TensorFlow เราก็แค่ Google แค่นั้น
‫เราจะไปที่นั่น.
‫แกน TensorFlow ของผู้ดูแล
‫ไปเลย.
‫ผู้ดูแล HTF คือเทนเซอร์โฟลว์เป็น API ระดับสูงสำหรับการสร้างและฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก
‫นั่นคือสิ่งที่เรากำลังตามหา
‫ใช้สำหรับการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็วของการวิจัยและการผลิตที่มีข้อดีหลักสามประการที่ใช้งานง่าย?
‫ใช่.
‫แบบแยกส่วนและประกอบได้
‫ใช่.
‫ง่ายต่อการขยาย
‫นี่อาจเป็นแหล่งข้อมูลที่ดีในการเชื่อมโยง
‫ฉันจะเชื่อมโยงสิ่งนี้ในส่วนทรัพยากร
‫การบ้านไม่ใช่เรื่องเล็กสำหรับตัวคุณเองเพียงแค่อ่านให้จบหลังจากวิดีโอนี้
‫อาจจะทำประมาณ 10 นาทีหรือประมาณนั้น
‫คำถามที่ฉันต้องการถามและฝากข้อความไว้ใน Discord หรือ Q&A คือ อะไรเป็นความแตกต่างระหว่างลำดับของผู้ดูแลและตำแหน่งหน้าที่และการทำงานคืออะไร?
‫นั่นคือสิ่งที่ฉันต้องการรู้
‫ความแตกต่างระหว่าง carers sequential API และ API ที่ใช้งานได้
‫เราจะใช้ลำดับเป็นสปอยล์
‫ดังนั้น ให้อ่านคู่มือผู้ดูแล TensorFlow ภาพรวมผู้ดูแลเป็นเวลา 10 นาที
‫และคำถามที่คุณต้องตอบความแตกต่างระหว่าง Sequential และ functional API แต่อย่าเสียเวลากับมันเลย
‫มาลงมือทำโค้ดกันเลย
‫และสิ่งที่สวยงามเกี่ยวกับผู้ดูแลก็คือ การกำหนดรูปแบบการเรียนรู้เชิงลึกนั้นตรงไปตรงมา เหมือนกับพูดว่า
‫เฮ้ นี่คือเลเยอร์ของโมเดล a เค ขอผมกลับไปที่กราฟิกเล็กๆ นี้
‫เมื่อฉันพูดถึงเลเยอร์ ซึ่งมักจะอยู่ในโครงข่ายประสาทเทียม สิ่งเหล่านี้เรียกว่าเลเยอร์
‫ดังนั้นคุณจะมีชั้นอินพุตซึ่งจะอยู่ที่นี่
‫โอเค อันนี้ แล้วคุณจะมีเลเยอร์อื่นที่นี่ ซึ่งมักจะถูกเรียกว่าเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่
‫ซึ่งจะค้นหารูปแบบบางส่วน และจากนั้นเป็นเลเยอร์เอาต์พุต
‫นั่นคือสิ่งที่ชั้นหมายถึง
‫ดังนั้นในผู้ดูแลจึงเป็นเรื่องง่ายเหมือนไป เฮ้ นี่คือเลเยอร์ของแบบจำลอง
‫รูปร่างอินพุต รูปร่างผลลัพธ์ ไปกันเลย
‫เรามาสร้างฟังก์ชันที่ทำอย่างนั้นกัน
‫สิ่งที่เราทำได้คือเขียนออกมา เราจะทำให้เซลล์ markdown เล็กๆ เปลี่ยนเป็น markdown
‫ตอนนี้เรามีอินพุต เอาต์พุต และโมเดลที่พร้อมใช้งานแล้ว
‫มารวมกันเป็นรูปแบบการเรียนรู้เชิงลึกของผู้ดูแล
‫มหัศจรรย์.
‫ทีนี้ จำไว้ว่าตอนเริ่มต้นที่เราบอกว่าเราต้องการเริ่มการทำงานเกี่ยวกับสิ่งที่เรากำลังทำนั้นถูกต้องแค่ไหน
‫เพื่อที่เราจะสามารถเขียนโค้ดทีละบรรทัดได้ แต่เราจะใส่มันเข้าไปในฟังก์ชัน
‫เรามารู้เรื่องนี้กัน เรามาสร้างฟังก์ชันกัน ซึ่งถ้าเราไปที่นี่ จะรับรูปร่างอินพุต รูปร่างเอาต์พุต และโมเดลที่เราเลือกเป็นอินพุตหรือพารามิเตอร์
‫น่าจะเป็นคำที่ดีกว่าที่จะพูด
‫และเราจะกำหนดเลเยอร์ในแบบจำลองผู้ดูแลตามลำดับ
‫ฉันทำสิ่งนี้ก่อนจากนั้นจึงทำสิ่งนี้
‫มันก็เหมือนกับกระบวนการเชิงเส้นทีละขั้นตอน
‫นี่คืออินพุต นี่คือเลเยอร์กลาง นี่คือเลเยอร์เอาต์พุต
‫ดังนั้นเพียงแค่วิ่งตามลำดับจากซ้ายไปขวาหรือในการเรียนรู้เชิงลึก คุณมักจะวิ่งเหมือนจากบนลงล่าง
‫เราจะเห็นว่าในอีกสักครู่
‫จากนั้นเราไปที่นี่เพื่อรวบรวมแบบจำลอง บอกว่าควรประเมินและปรับปรุงอย่างไร
‫อืม.
‫เราไม่เคยเห็นสิ่งนั้นมาก่อน
‫นั่นเป็นคำใหม่
‫ไม่ต้องกังวล เราจะผ่านมันไปให้ได้ จากนั้นเราต้องการสร้างแบบจำลองบอกรูปแบบ
‫หรือใส่รูปทรงได้ดีกว่า
‫นั่นดีกว่ารูปแบบอินพุตที่จะได้รับ
‫แล้วสุดท้ายก็คืนโมเดล
‫นั่นเป็นขั้นตอนที่ค่อนข้างยุติธรรมในนั้น
‫แต่.
‫เราทำได้.
‫และถ้าคุณสงสัยว่าฉันเอาโมเดลนี้มาจากไหน เรามาสร้างโมเดลกันเถอะ
‫โอ้เราปิดมันดังนั้น TF Hub Dev
‫ถ้าเราไปที่นี่
‫กลับไปที่เน็ตมือถือไปที่
‫นี่คือขั้นตอนนั้น การสร้างของพวกเขา
‫แต่เราจะได้เห็นสิ่งนี้ในอีกสักครู่
‫และหากคุณสงสัยว่าขั้นตอนอื่นๆ เหล่านี้อยู่ที่ไหน คุณสามารถหยุดวิดีโอนี้ชั่วคราวและอ่านให้จบ
‫แม้ว่ามันจะไม่สมเหตุสมผลก็ตาม
‫ไม่ต้องกังวลเพราะเราจะโหลดมันขึ้นในไม่กี่วินาที
‫อ่านเรื่องนี้แล้วกลับมาที่นี่
‫ถ้าไม่ ถ้าคุณไม่ต้องการอ่านข้อมูลนั้น เราจะใช้รหัสต่อไปที่นี่
‫เราจะไปที่นี่
‫สามารถดูขั้นตอนทั้งหมดนี้ได้
‫ที่นี่.
‫นี่เป็นเพียงวิธีการจัดทำเอกสารเพื่อประโยชน์ของเราเอง
‫เอาล่ะ เรามาเขียนโค้ดกันก่อน
‫แล้วเราจะพูดถึงแต่ละส่วน
‫ฉันคิดว่ามันเป็นวิธีที่ดีกว่าที่จะไป
‫ดังนั้นจงสร้างฟังก์ชันที่สร้างแบบจำลองผู้ดูแล
‫ดังนั้นจงสร้างแบบจำลอง
‫นี่คือฟังก์ชันที่เรากำหนดเอง
‫นี่คือสิ่งที่เราต้องการทำความคุ้นเคยกับการเขียน
‫มันจะออกมาเป็นรูปร่างอินพุต
‫ซึ่งอยู่ตรงนั้น
‫รูปร่างเอาต์พุตที่ยอดเยี่ยมเท่ากับรูปร่างเอาต์พุต จากนั้นจะใช้ URL ของโมเดล
‫สิ่งนี้มีประโยชน์เพราะถ้าเราต้องการเปลี่ยนแบบจำลองที่เราใช้อยู่ เราสามารถอัปเดตตัวแปร URL
‫ของแบบจำลอง และหากเราต้องการเปลี่ยนรูปร่างอินพุตและรูปร่างผลลัพธ์ในทำนองเดียวกัน เราก็สามารถเปลี่ยนแปลงได้ในภายหลัง
‫พิมพ์ เราแค่อยากรู้ว่าเราใช้รุ่นอะไรอยู่
‫มาสร้างแบบจำลองกันด้วย
‫แค่ URL ของโมเดลที่นี่ และตอนนี้เรากำลังจะตั้งค่าเลเยอร์ของโมเดล
‫ดังนั้นโมเดลจึงเท่ากับจุดตามลำดับของ TF carer
‫จากนั้นเราต้องการเขียน Hub Scarers Layer
‫และเราจะผ่านมันไปให้ได้
‫URL รุ่น
‫นี่คือเลเยอร์ที่หนึ่ง เลเยอร์อินพุต
‫และหลังจากนั้น เราต้องการทำผู้ดูแล HTF
‫ไม่ใช่ชั้น ไม่หนาแน่น แล้วจำนวนหน่วยเท่ากับรูปร่างผลลัพธ์ของเรา
‫และการเปิดใช้งาน ซึ่งเป็นคำที่คุณอาจไม่เคยได้ยินมาก่อน เท่ากับ Mac แบบนิ่ม
‫ชั้นสอง.
‫นี่คือเลเยอร์เอาต์พุต
‫ตอนนี้.
‫แค่ทนกับฉันถ้าคุณไม่เข้าใจมัน
‫ไม่เป็นไร.
‫เราจะผ่านมันไปให้ได้
‫นี่เป็นเพียงการฝึกเขียนโค้ด
‫ฉันอยากให้มันอยู่ที่นี่จริงๆ
‫ฉันมีความรู้สึกแปลกๆ
‫CoLab ใช้สองช่องว่างแทนที่จะเป็นสี่ช่องว่าง
‫แต่เราจะค้นพบในอีกสักครู่
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ที่ดูดีขึ้นนิดหน่อย
‫โดยไม่ต้องพูดถึงว่าเกิดอะไรขึ้นที่นั่น
‫ฉันต้องการให้คุณเพียงแค่มี
‫อันที่จริงมันดูดีกว่านิดหน่อย
‫ถ้าอยู่ทางนี้ แสดงว่าเป็นแบบ Python มากกว่า
‫เมื่อฉันต้องการให้คุณคิดเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้นที่นี่
‫และถ้าคุณต้องการช่วยกระบวนการคิดของคุณ อย่าลืม คุณสามารถอ่านที่นี่ได้ตลอดเวลา
‫ตอนนี้เราต้องการรวบรวมโมเดล
‫อีกครั้ง คำที่เราไม่เคยได้ยิน แต่เราจะพูดถึงสิ่งเหล่านี้ในไม่ช้า
‫เรียบเรียงเลย
‫เราแค่อยากจะชินกับการเขียนโค้ดประเภทนี้
‫นี่ก็แค่การสร้างโมเดล และนี่คือการรวมโมเดลเข้าด้วยกัน
‫ดังนั้นการสูญเสียของผู้ดูแล เอนโทรปีข้ามเด็ดขาด
‫ว้าว นั่นเป็นคำที่ยิ่งใหญ่
‫ดังนั้น.
‫ถูกต้อง ถ้ามันสร้างความสับสนให้กับผู้ดูแล ผู้เพิ่มประสิทธิภาพ
‫เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพคืออะไร
‫อดัม.
‫แล้วก็หน่วยเมตริก
‫อันนี้จะคุ้นเคยอย่างแน่นอนเพราะเรากำลังทำงานกับความแม่นยำในการจัดหมวดหมู่
‫ว้าว
‫และสุดท้าย คุณต้องการสร้างแบบจำลอง
‫แบบจำลองเพื่อสร้างรูปร่างอินพุต
‫แล้วเราจะคืนโมเดล
‫ตอนนี้เรามารันโค้ดกัน
‫หากมีข้อสงสัยให้เรียกใช้รหัส
‫โมเดลเท่ากับสร้างโมเดล เราสามารถใช้พารามิเตอร์ดีฟอลต์ทั้งหมดได้ จากนั้นเราจะไปที่สรุปโมเดลดอท
‫โมเดลอาคาร.
‫แสดงให้เราเห็น URL ของเรา
‫นี่เราพลาดอะไรไป?
‫ไม่มีเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพแอตทริบิวต์
‫เราจะไปที่นั่น.
‫เราผิดพลาดอะไรอีก?
‫โอ้.
‫นี่คืออะไร?
‫เราไม่เคยเห็นสิ่งนี้มาก่อน
‫อันที่จริง หลายอย่างที่เราไม่เคยเห็นมาก่อน
‫แต่เราจะจบวิดีโอนี้ด้วยความตกใจเล็กน้อย เพราะในวิดีโอหน้าเราจะพูดถึงเรื่องนี้และอภิปรายกัน
‫แต่ในระหว่างนี้ ผมอยากให้คุณเขียนมันใหม่อย่างน้อยที่สุดสำหรับตัวคุณเอง และคิดว่าเกิดอะไรขึ้นที่นี่
‫ตรวจสอบสิ่งนี้ด้วย
‫คุณคิดว่าเราได้ทำอะไรที่นี่?
‫และหลังจากที่คุณได้เขียนโค้ดและหลังจากที่คุณได้ผลลัพธ์นี้แล้ว
‫อ่านตรงนี้สักนิด โดยเฉพาะอย่างยิ่งส่วนโมเดลตามลำดับ และดูว่าคุณสามารถเชื่อมโยงมันกลับไปกับสิ่งที่เรากำลังทำอยู่ได้หรือไม่
‫แต่มิฉะนั้น เจอกันใหม่ในวิดีโอหน้า และเราจะพูดถึงสิ่งที่เกิดขึ้นที่นี่