‫We hebben hier een model klaar voor gebruik, en we hebben gekeken wat het samenvattend betekent, maar wat
‫we eerst zullen doen, is een aantal terugbelverzoeken maken.
‫Dus laten we hier een kleine kop maken.
‫En je vraagt je misschien af, nou ja, wat zijn callbacks?
‫En daar gaan we in deze les op in.
‫En hier beneden bij callbacks zijn hulpfuncties die een model tijdens de training kan gebruiken om dergelijke dingen te doen.
‫Zoals de voortgang ervan opslaan.
‫Controleer de voortgang of stop vroegtijdig met trainen als een model niet meer verbetert.
‫En nog een paar meer.
‫Dit zijn slechts een paar dingen, en dit zijn de dingen die we nu gaan implementeren. Je vraagt je
‫misschien af waarom we Kobach zouden implementeren?
‫Als je wat meer wilt weten over model Kobach, zodat we kunnen gaan naar Flow Career's model Kovács.
‫En dit zal de documentatie naar voren brengen.
‫Kerry's aangepaste callbacks.
‫Excellent.
‫Dus er zijn nog een paar terugbelverzoeken die we daar kunnen doen.
‫Oh, er is één Tenzer-bord.
‫Dat gaan we opzetten.
‫En dus terwijl het model aan het trainen is, omdat het lange tijd kan trainen, wil je misschien uitzoeken
‫wat het eigenlijk doet.
‫Er zijn dus momenten waarop je, als je eenmaal je modellen hebt opgeschaald, ons model niet zo
‫lang zal duren, maar je zou een model tot een week per keer kunnen trainen, vooral enkele van de grootste leermodellen.
‫En als je model dus een week aan het trainen is, wil je waarschijnlijk weten hoe het gaat,
‫wat het doet?
‫En als het te lang trainen is.
‫Ja, daar gaat het om.
‫U wilt er waarschijnlijk vroeg mee stoppen voordat het overbelast raakt.
‫Maar we lopen hier op de zaken vooruit.
‫Laten we een aantal callbacks maken, zodat we het in actie kunnen zien.
‫Dat zal helpen om vast te stellen wat er aan de hand is.
‫Hetzelfde met wat hier aan de hand is.
‫Deze functie is nogal wat om in je op te nemen, maar zodra we hem beginnen te gebruiken, zodra we beginnen met
‫het trainen van een model, zul je beginnen te zien wat er nu gebeurt.
‫Wat willen we terugbellen?
‫We maken twee callbacks.
‫Een voor 10-bord, dat helpt bij het volgen van de voortgang van ons model en een ander voor vroegtijdig stoppen, waardoor
‫ons model niet te lang kan trainen.
‫Dit zijn een paar handige callbacks die u met vrijwel elk model kunt maken.
‫Het is gewoon een Tenzer-bord, dat als een dashboard is om te zien hoe goed je modellen
‫het doen, de voortgang ervan te zien, te zien dat de verliesfunctie wordt verminderd en dat de nauwkeurigheid daar omhoog gaat.
‫De twee belangrijkste zullen op zoek zijn naar een vroege stop-callback. Als ons model te lang aan het trainen is
‫en het niet meer verbetert voordat het meer dan past, willen we dat het stopt met trainen.
‫Dus laten we hierheen gaan.
‫Intensief laag terugbellen.
‫Oh nee, we willen tenten aan boord.
‫Tenso bord.
‫Dus laten we zeggen dat we hier naar binnen gaan, kovács tenten aan boord en kijken wat er staat.
‫Daar gaan we, er is een documentatie voor het terugbellen van het tensorbord, maar laten we het eerst coderen om
‫Tenzer Ball in de notebook te laden.
‫Je kunt gaan laden.
‫Er is een magische functie.
‫Tensas board notebook uitbreiding.
‫We gaan Tenzer bord laden.
‫Prachtig.
‫Dus dat gaat de tenten van Ord Extension in onze notebooks laden, zodat we het
‫bord hier binnen in de CoLab-notebook kunnen bekijken.
‫En nu gaan we dit zo zien.
‫Dus heb geduld met me om een gespannen bord terug te bellen.
‫We moeten drie dingen doen, misschien vier.
‫Dat was nummer één.
‫Laten we dat hier opschrijven om een gespannen bord terug te bellen.
‫We moeten drie dingen doen, eigenlijk drie dingen.
‫Dat was de eerste.
‫Ten eerste, als ik kon typen, zou dit geweldig zijn.
‫Laad de tijd van onze notebook-extensie.
‫We gaan daar een klein groen vinkje plaatsen.
‫En dan nummer twee is het maken van een gespannen board-callback, waarmee logs in een directory kunnen worden opgeslagen.
‫Dus eigenlijk zijn deze logboeken hoe ons model het doet tijdens de training en geven het door aan onze modellen, passen bij
‫de functie.
‫Nu hebben we de fit-functie nog niet gezien, maar deze lijkt erg op degene die je eerder hebt gezien.
‫En dus krijg ik een lening en gaan we hierheen, visualiseren onze modellen, trainingslogboeken met.
‫Gespannen aan boord van de magische functie, dit doen we na de modeltraining, heerlijk.
‫Dus laten we nu een functie maken, doe hier stap twee.
‫Dus het eerste dat we moeten doen, is de datum en tijd importeren, omdat we met onze
‫tenso-board-callback elk experiment willen kunnen volgen.
‫En een van de beste manieren om een experiment bij te houden, is tegen de tijd dat u dat experiment heeft uitgevoerd.
‫Daarom hebben we overdag nodig om toegang te krijgen tot de huidige datum en tijd.
‫Je zult dit zo zien.
‫Dus we gaan een functie maken om een spanningsbord te bouwen, terug te bellen, het leuk en eenvoudig te
‫maken, een bord terug te bellen.
‫En wat we dan gaan doen, is een logdirectory maken voor het opslaan van tensorboard-logs.
‫Dus wat we zouden kunnen opzetten is gewoon een logbestand in ons hondenvisieproject.
‫Ik wil Dog Vision E. S. en nieuwe map.
‫Ik ga deze log's noemen.
‫Dus hier gaan we alle logs opslaan voor onze Tenzer-callback.
‫Dus we zullen daar x uit halen en nu gaan we loggen om een variabele kostenpad-join te maken.
‫Dit is dus een afkorting omdat het alleen toegang heeft tot PAF-namen.
‫We moeten toegang hebben tot het pad van het logbestand.
‫Dus dat is wat we hier doen.
‫En zal drive my drive creëren, dark vision slash logs doorsnijden, en dan gaan we het toevoegen,
‫dus zorg ervoor dat de logs worden gevolgd wanneer we een experiment uitvoeren.
‫Dus elke keer dat we in ons model passen, willen we een aantal trainingslogboeken maken voor de huidige datum en tijd.
‫Dus dit is waar we toegang krijgen tot de datum en tijd.
‫Datum tijd niet nu, niet string.
‫Deze regel hier zegt alleen maar, hé, neem de exacte huidige tijden voor mijn zaak, het zou dinsdag vijfentwintig
‫vijfentwintig uur zijn.
‫En we gaan rechtstreeks uit de tijd, we kunnen hier bijna elk formaat doen dat je wilt, maar
‫we gaan voor een vrij standaard formaat van jaar, maand, dag.
‫Onze minuut, tweede.
‫Dus de log-directory, elke keer dat we deze functie uitvoeren, wordt aangemaakt.
‫In logboeken.
‫Met de naam eraan toegevoegd van de huidige dag.
‫Slaat dat ergens op?
‫Nou, we zullen het zien als we het hoe dan ook uitvoeren.
‫En dan willen we terugkeren naar Kovács Tenzer-bord van verzorgers en we willen het aangemeld doorgeven.
‫Zie hier dus.
‫En Abel Visualisations voor Tenzer Board Transport is een visualisatietool voorzien van tientallen laag.
‫Mooi, zo worden de achterstandsgebeurtenissen genoemd, vier tienden van wat, inclusief begraafplaatsen van
‫Metrick, training, grafiekvisualisaties, mooi.
‫Dat is wat we willen.
‫En we moeten het doorgeven langs het pad van de map waar de logbestanden moeten worden opgeslagen die door Densify moeten worden doorgegeven.
‫Dat is precies wat we hebben gecreëerd.
‫Dus.
‫Kleine groene tech hier, kom op.
‫Daar ga je.
‫Mijn moeder, ze is geweldig en dat zullen we doen.
‫Dus we hebben nu onze eerste callback-aanmaaktest over callback.
‫En in de volgende video gaan we een terugroepactie maken die vroegtijdig stopt en dan kunnen we ons model misschien
‫gereed maken om te proberen.
‫Nu zijn we waarschijnlijk klaar om te trainen, want we zijn deze experimenten aan het opzetten die
‫we rug aan rug willen kunnen uitvoeren.
‫Dit is de reden waarom we callbacks maken die klaar zijn voor gebruik.
‫Dus ik zie je in de volgende video.
‫We zullen een vroeg stoppende callback maken.