‫Artık girdilerimiz, çıktılarımız ve kullanacağımız modelimiz hazır.
‫Onları bir araya getirmeye başlayabiliriz.
‫Bunu yapmanın yollarından biri de, TensorFlow'da bir model oluşturmanın birçok yolu olduğunu
‫hatırlamaktır, ancak başlamak için en iyi yollardan biri, TensorFlow 2'ye yeni eklenen TensorFlow
‫bakıcı API'sini kullanmaktır. 0.
‫Yani TensorFlow bakıcısına gidersek, bunu sadece Google'da aratırız.
‫İşte oldu.
‫Carers TensorFlow çekirdeği.
‫İşte başlıyoruz.
‫HTF bakıcıları tensorflow, derin öğrenme modelleri oluşturmak ve eğitmek için yüksek seviyeli bir API'dir.
‫Biz de bunun peşindeyiz.
‫Üç temel avantajı ile hızlı prototipleme son teknoloji araştırma ve üretim için kullanılır kullanıcı
‫dostu?
‫Evet.
‫Modüler ve birleştirilebilir.
‫Evet.
‫Uzatması kolay.
‫Bu muhtemelen bağlantı vermek için iyi bir kaynak olacaktır.
‫Bunu kaynaklar bölümüne bağlayacağım.
‫Bu videodan sonra, belki 10 dakika kadar bir süre boyunca bunu okumak kendiniz
‫için küçük bir ev ödevi değildir.
‫Sormak istediğim ve discord'a veya Soru-Cevap bölümüne mesaj bırakmak istediğim
‫soru, bakıcının sıralı ve işlevsel ve işlevsel arasındaki fark nedir?
‫Ben de bunu bilmek istiyorum.
‫Bakıcıların sıralı API'si ile işlevsel API arasındaki fark.
‫Bir spoiler olarak, sıralı kullanacağız.
‫Bu yüzden 10 dakika boyunca bakıcılar için TensorFlow kılavuzunu, bakıcılara genel bakışı inceleyin.
‫Cevaplamanız gereken soru, sıralı ve işlevsel API arasındaki farktır, ancak burada hiç zaman
‫kaybetmeyelim.
‫Haydi kodu elimize alalım.
‫Bakıcılarla ilgili güzel olan şey ise, bir derin öğrenme modelini tanımlamanın, "Hey, işte modelin katmanları,
‫a" demek kadar basit olabilmesidir. k. Bu küçük grafiğe geri dönmeme izin verin.
‫Katmanlar dediğimde, genellikle bir sinir ağında, bunlar katman olarak adlandırılır.
‫Yani burada olacak bir girdi katmanınız olacak.
‫Tamam, bu, sonra burada genellikle gizli katman olarak adlandırılan ve bazı kalıpları bulacak olan
‫bir tür başka katmanınız ve ardından bir çıktı katmanınız olacak.
‫Katmanlar derken bunu kastediyorum.
‫Bu yüzden bakıcılarda bu, "hey, işte modelin katmanları, girdi şekli, çıktı
‫şekli, hadi gidelim" demek kadar kolay.
‫Öyleyse bunu yapan bir fonksiyon oluşturalım.
‫Bu yüzden yapabileceğimiz şey, küçük bir markdown hücresi oluşturarak bunu markdown'a dönüştürmektir.
‫Artık girdilerimiz, çıktılarımız ve modelimiz hazır.
‫Bunları bir bakıcı, derin öğrenme modelinde bir araya getirelim.
‫Harika.
‫Şimdi, başlangıçta ne yaptığımız konusunda işlevsel olmaya başlamak istediğimizi söylediğimizi
‫hatırlayın, böylece kodu satır satır yazabilirdik, ancak bunu bir fonksiyona koyacağız.
‫Bunu bilerek gidersek, buraya gidersek, girdi şeklini, çıktı şeklini ve seçtiğimiz modeli girdi veya parametre
‫olarak alan bir fonksiyon oluşturalım.
‫Muhtemelen bunu söylemek daha doğru olur.
‫Ve bir bakıcı modelindeki katmanları sıralı bir şekilde tanımlarız.
‫Önce bunu yaparım, sonra şunu, sonra bunu.
‫Yani adım adım ilerleyen doğrusal bir süreç gibi.
‫İşte girdiler, işte orta katman, işte çıktı katmanı.
‫Yani sadece soldan sağa doğru sıralı olarak çalışırsınız ya da derin öğrenmede genellikle yukarıdan aşağıya doğru çalışırsınız.
‫Bunu birazdan göreceğiz.
‫Ve sonra buraya gidip modeli derliyoruz, nasıl değerlendirilmesi ve iyileştirilmesi gerektiğini söylüyoruz.
‫Hmm.
‫Bunu daha önce görmemiştik.
‫Bu yeni bir terim.
‫Merak etmeyin, bunun üzerinden geçeceğiz ve sonra modeli inşa etmek istediğimizi modele anlatacağız.
‫Ya da giriş şekli daha iyi.
‫Bu daha iyi bir giriş şekli olacak.
‫Ve son olarak modeli döndürür.
‫Orada birkaç adım var.
‫Ama.
‫Bunu yapabiliriz.
‫Bunu nereden aldığımı merak ediyorsanız, buraya gelip içine girebileceğimiz bir model inşa ediyor.
‫TF Hub Dev'i kapattık.
‫Eğer buraya gidersek.
‫Mobil ağa geri dönün.
‫Bu o adım, onların inşası.
‫Ama bunu birazdan göreceğiz.
‫Bu diğer adımların nerede olduğunu merak ediyorsanız, bu videoyu duraklatabilir ve
‫mantıklı gelmese bile bunu okuyabilirsiniz.
‫Endişelenmeyin, çünkü birazdan yükleyeceğiz.
‫Bunu bir okuyun ve sonra buraya geri gelin.
‫Eğer bunu okumak istemiyorsanız, kodu burada kullanmaya devam edeceğiz.
‫Buradan gideceğiz.
‫Tüm bu adımlar bulunabilir.
‫İşte.
‫Bu sadece kendi iyiliğimiz için belgelemenin bir yoludur.
‫Pekala, önce kodu yazalım.
‫Ve sonra her bir bölümü tartışacağız.
‫Bence bu daha iyi bir yol.
‫Bu yüzden bakıcı modeli oluşturan bir işlev oluşturun.
‫Yani def model oluştur.
‫Bu bizim kendi özel fonksiyonumuzdur.
‫Yazmaya alışmak istediğimiz şey bu.
‫Yani girdi şeklini alacak.
‫İşte orada.
‫Harika çıktı şekli çıktı şekline eşittir ve ardından model URL'sini alacaktır.
‫Bu kullanışlıdır çünkü kullandığımız modeli değiştirmek istersek, sadece model URL değişkenini güncelleyebiliriz
‫ve benzer şekilde girdi şeklini ve çıktı şeklini değiştirmek istersek, bunları daha sonra da değiştirebiliriz.
‫Yani baskı, sadece hangi modeli kullandığımızı öğrenmek istiyoruz.
‫O zaman şu modeli oluşturalım.
‫Sadece model URL'si burada ve şimdi model katmanlarını ayarlayacağız.
‫Yani model eşittir TF bakıcının nokta sıralı.
‫Sonra da Hub Scarers Layer'ı yazmak istiyoruz.
‫Ve bunu geçeceğiz.
‫Model URL'si.
‫Yani bu birinci katman, giriş katmanı.
‫Ondan sonra da HTF bakıcıları yapmak istiyoruz.
‫Katmanlar değil, yoğun değil ve sonra birim sayısı çıktı şeklimize eşittir.
‫Ve muhtemelen daha önce duymadığınız bir kelime olan aktivasyon, yumuşak Mac'lere eşittir.
‫İkinci katman.
‫Bu çıktı katmanıdır.
‫Şimdi.
‫Anlamadıysanız bana katlanın.
‫Sorun değil.
‫Bunun üzerinden geçeceğiz.
‫Bu sadece kod yazma alıştırmasıdır.
‫Aslında burada olmasını isterdim.
‫İçimde garip bir his var.
‫CoLab dört boşluk yerine iki boşluk kullanır.
‫Ama birazdan öğreneceğiz.
‫İşte oldu.
‫Bu biraz daha iyi görünüyor.
‫Yani orada neler olduğunu tartışmaya bile gerek yok.
‫Sadece sahip olmanı istiyorum.
‫Aslında, bu biraz daha iyi görünüyor.
‫Eğer buradaysa, bu biraz daha Python tarzı bir şey.
‫Tam da burada neler olduğunu düşünmenizi istediğim bir anda.
‫Düşünce sürecinize yardımcı olmak isterseniz, her zaman buradan okuyabileceğinizi unutmayın.
‫Şimdi modeli derlemek istiyoruz.
‫Yine daha önce duymadığımız bir terim, ancak bunları birazdan tartışacağız.
‫O zaman derle.
‫Sadece bu tür bir kod yazmaya alışmak istiyoruz.
‫Yani bu sadece bir modeli örneklendiriyor ve bu da esasen modeli bir araya getiriyor.
‫Yani bakıcı kayıpları, kategorik çapraz entropi.
‫Vay canına, bu büyük bir kelime.
‫Evet.
‫Doğru, eğer bakıcılar için kafa karıştırıcıysa, optimize edici.
‫Optimize edici nedir.
‫Adam.
‫Ve sonra ölçümler.
‫Bu kesinlikle tanıdık gelecek çünkü sınıflandırma doğruluğu ile çalışıyoruz.
‫Vay be.
‫Ve son olarak, modeli oluşturmak istiyorsunuz.
‫Yani giriş şekli oluşturmak için model.
‫Ve sonra modeli geri döndüreceğiz.
‫Şimdi kodu çalıştıralım.
‫Şüpheniz varsa kodu çalıştırın.
‫Yani model eşittir model oluştur, tüm varsayılan parametreleri kullanabiliriz ve sonra model nokta özetine
‫gideceğiz.
‫Bina modeli.
‫Bize URL'mizi gösterir.
‫Burada neyi kaçırdık?
‫Öznitelik iyileştirici optimize edici yok.
‫İşte oldu.
‫Başka neyi yanlış yaptık?
‫Oh.
‫Bu da ne?
‫Bunu daha önce görmemiştik.
‫Aslında bunların çoğunu daha önce görmedik.
‫Ancak bu videoyu biraz uçurumda bitireceğiz çünkü bir sonraki videoda bunun üzerinden
‫geçecek ve tartışacağız.
‫Ancak bu arada, bunu en azından kendiniz için yeniden yazmanızı ve burada neler olup bittiği hakkında
‫düşünmenizi istiyorum.
‫Şuna da bakın.
‫Burada ne yaptığımızı düşünüyorsun?
‫Kodu yazdıktan ve bu çıktıyı aldıktan sonra.
‫Burada özellikle sıralı model bölümünü biraz okuyun ve burada yaptığımız şeyle ilişkilendirip ilişkilendiremeyeceğinize
‫bakın.
‫Ama aksi takdirde, bir sonraki videoda görüşürüz ve burada neler olduğunu gözden geçiririz.