‫Nous avons un modèle ici prêt à l'emploi, et nous avons vérifié ce que cela signifie, mais ce
‫que nous allons faire d'abord, c'est créer quelques rappels.
‫Faisons donc un petit cap ici.
‫Et vous vous demandez peut-être ce que sont les rappels ?
‫Et c'est ce que nous allons approfondir dans cette leçon.
‫Et juste ici, dans les rappels, il y a des fonctions d'assistance qu'un modèle peut utiliser pendant la formation pour faire de telles choses.
‫Comme enregistrer sa progression.
‫Vérifiez ses progrès ou arrêtez l'entraînement plus tôt si un modèle cesse de s'améliorer.
‫Et en plus quelques autres.
‫Ce ne sont que quelques éléments, et ce sont ceux que nous allons implémenter maintenant, vous vous
‫demandez peut-être pourquoi devrions-nous implémenter Kobach ?
‫Si vous voulez en savoir un peu plus sur le modèle Kobach, nous pouvons aller au modèle Kovács de l'assistant de flux.
‫Et cela va faire apparaître la documentation.
‫Les rappels personnalisés de Kerry.
‫Excellent.
‫Il y a donc quelques rappels supplémentaires que nous pouvons faire là-dedans.
‫Oh, il y a une carte Tenzer.
‫Nous allons mettre cela en place.
‫Et donc pendant que le modèle s'entraîne, parce qu'il peut s'entraîner pendant longtemps, vous voudrez peut-être comprendre ce
‫qu'il fait réellement.
‫Il y a donc des moments où une fois que vous aurez mis à l'échelle vos modèles, notre modèle ne
‫prendra pas autant de temps, mais vous pourriez entraîner un modèle jusqu'à une semaine à la fois, en particulier certains des plus grands modèles d'apprentissage.
‫Et donc si votre modèle s'entraîne pendant une semaine, vous allez probablement vouloir savoir comment ça se passe, qu'est-ce
‫qu'il fait ?
‫Et s'il s'entraîne trop longtemps.
‫Oui, c'est le truc.
‫Vous voudrez probablement l'arrêter tôt avant qu'il ne commence à se surcharger.
‫Mais nous prenons de l'avance ici.
‫Créons quelques rappels afin que nous puissions le voir en action.
‫Cela va aider à solidifier ce qui se passe.
‫Idem avec ce qui se passe ici.
‫Cette fonction est pas mal à assimiler, mais une fois que nous commençons à l'utiliser, une fois que nous commençons à
‫entraîner un modèle, vous commencerez à voir ce qui se passe maintenant.
‫Quels rappels voulons-nous faire ?
‫Nous allons créer deux rappels.
‫Une planche pour 10, qui permet de suivre les progrès de notre modèle et une autre pour l'arrêt précoce, ce qui
‫empêche notre modèle de s'entraîner trop longtemps.
‫Voici quelques rappels pratiques que vous pouvez créer avec pratiquement n'importe quel modèle.
‫C'est juste le tableau Tenzer, qui est comme un tableau de bord pour voir à quel point
‫vos modèles se portent bien, voir sa progression, voir que la fonction de perte diminue et que la précision augmente.
‫Les deux principaux rechercheront un rappel d'arrêt précoce. Si notre modèle s'entraîne trop longtemps et qu'il
‫cesse de s'améliorer avant qu'il ne s'adapte trop, nous voulons qu'il arrête de s'entraîner.
‫Alors allons-y.
‫Rappel bas intensif.
‫Oh, non, nous voulons des tentes à bord.
‫Planche Tenso.
‫Alors disons que nous pourrions en fait entrer ici, des tentes kovács à bord et voir ce que cela dit.
‫Et voilà, il y a une documentation pour le rappel de la carte de tenseur, mais commençons par le coder afin
‫de charger Tenzer Ball dans le cahier.
‫Vous pouvez aller charger.
‫Il y a une fonction magique.
‫Extension pour ordinateur portable Tensas Board.
‫On va charger la planche Tenzer.
‫Merveilleux.
‫Cela va donc charger les tentes d'Ord Extension dans nos cahiers afin que nous puissions jeter un œil au
‫tableau à l'intérieur ici à l'intérieur du cahier CoLab.
‫Et maintenant, nous allons voir cela dans un instant.
‫Alors, supportez-moi de mettre en place un rappel de conseil tendu.
‫Nous devons faire trois choses, peut-être quatre.
‫C'était le numéro un.
‫Écrivons cela ici pour configurer un rappel de tableau tendu.
‫Nous devons faire trois choses, en fait, trois choses.
‫C'était le premier.
‫Numéro un, si je pouvais taper, ce serait incroyable.
‫Chargez le temps de notre extension notebook.
‫Nous allons y mettre une petite coche verte.
‫Et puis le numéro deux est de créer un rappel de tableau tendu, qui est capable d'enregistrer les journaux dans un répertoire.
‫Donc, fondamentalement, ces journaux indiquent comment notre modèle se comporte pendant l'entraînement et les transmettent à nos modèles, correspondent à
‫la fonction.
‫Maintenant, nous n'avons pas encore vu la fonction fit, mais elle est très similaire à celle que vous avez vue auparavant.
‫Et donc j'obtiens un prêt et nous allons ici, visualisons nos modèles, les journaux d'entraînement avec.
‫Tendu à bord de la fonction magique, nous le ferons après la formation des modèles, merveilleux.
‫Créons donc maintenant une fonction, faites la deuxième étape ici.
‫Donc, la première chose que nous devons faire est d'importer la date et l'heure car notre rappel de tableau
‫tenso, nous voulons pouvoir suivre chaque expérience.
‫Et l'un des meilleurs moyens de suivre une expérience est le moment où vous l'avez exécutée.
‫C'est pourquoi nous avons besoin de la journée pour accéder à la date et à l'heure actuelles.
‫Vous verrez cela dans une minute.
‫Nous allons donc créer une fonction pour construire un tableau plus tendu, rappeler, le rendre agréable et
‫simple, créer un rappel de tableau.
‫Et puis ici, ce que nous allons faire, c'est créer un répertoire de journal pour stocker les journaux de la carte tensor.
‫Donc, ce que nous pourrions mettre en place n'est qu'un fichier journal dans notre projet de vision canine.
‫Je veux Dog Vision E. S. et nouveau dossier.
‫Je vais appeler ce journal.
‫C'est donc là que nous allons stocker tous les journaux pour notre rappel Tenzer.
‫Nous allons donc x hors de cela et maintenant nous allons nous connecter pour créer une jointure de chemin à coût variable.
‫C'est donc un raccourci car il s'agit simplement d'accéder aux noms PAF.
‫Nous devons avoir accès au chemin du fichier de ce journal.
‫C'est donc ce que nous faisons ici.
‫Et créera conduire mon lecteur, supprimera les journaux de vision sombre, puis nous allons le rejoindre afin de faire
‫en sorte que les journaux soient suivis chaque fois que nous exécutons une expérience.
‫Ainsi, chaque fois que nous adaptons notre modèle, nous souhaitons créer des journaux d'entraînement pour la date et l'heure actuelles.
‫C'est donc là que nous accédons à la date et à l'heure.
‫La date et l'heure ne sont pas maintenant, ne chaînez pas.
‫Cette ligne ici dit simplement, hé, obtenez les heures exactes actuelles sur mon cas, ce serait mardi cinq
‫vingt cinq heures.
‫Et nous allons partir directement du temps, nous pouvons faire presque n'importe quel format que vous voulez ici, mais nous
‫allons opter pour un format assez standard de l'année, du mois, du jour.
‫Notre minute, seconde.
‫Donc, le répertoire log, chaque fois que nous exécutons cette fonction, il va créer.
‫Dans les journaux.
‫Avec le nom ajouté à celui-ci de la journée en cours.
‫Cela a-t-il du sens?
‫Eh bien, nous le verrons quand nous l'exécuterons de toute façon.
‫Et puis nous voulons revenir au tableau des soignants Kovács Tenzer et nous voulons le passer connecté.
‫Alors voyez ici.
‫Et Abel Visualisations pour Tenzer Board Transport est un outil de visualisation fourni avec des dizaines de low.
‫Beau, c'est ce qu'on appelle les événements du backlog, quatre dixièmes de ce qui, y compris les parcelles du cimetière Metrick,
‫la formation, les visualisations de graphiques, magnifique.
‫C'est ce que nous voulons.
‫Et nous devons le passer le long du chemin du répertoire où enregistrer les fichiers journaux à transmettre par densify.
‫C'est exactement ce que nous avons créé.
‫Alors.
‫Petite technologie verte ici, allez.
‫Voilà.
‫Ma mère, elle est merveilleuse et nous allons gérer ça.
‫Nous avons donc maintenant notre premier test de création de rappel sur le rappel.
‫Et dans la vidéo suivante, nous allons créer un rappel d'arrêt précoce, puis nous pourrons peut-être commencer à
‫préparer notre modèle pour l'essayer.
‫Maintenant, en fait, nous sommes probablement prêts à nous entraîner maintenant parce que nous mettons en place ces expériences
‫que nous voulons pouvoir exécuter dos à dos.
‫C'est pourquoi nous créons des rappels prêts à l'emploi.
‫Alors je vous retrouve dans la prochaine vidéo.
‫Nous allons créer un rappel d'arrêt anticipé.