‫Wir haben hier oben ein einsatzbereites Modell und haben überprüft, was es zusammenfassend bedeutet,
‫aber zuerst erstellen wir einige Rückrufe.
‫Also lassen Sie uns hier eine kleine Überschrift machen.
‫Und Sie fragen sich vielleicht, was sind Rückrufe?
‫Und darauf werden wir in dieser Lektion eintauchen.
‫Und genau hier unten bei Callbacks gibt es Hilfsfunktionen, die ein Modell während des Trainings verwenden kann, um solche Dinge zu tun.
‫Speichern Sie den Fortschritt.
‫Überprüfen Sie den Fortschritt oder beenden Sie das Training frühzeitig, wenn sich ein Modell nicht mehr verbessert.
‫Und noch ein paar mehr.
‫Dies sind nur einige Dinge, die wir jetzt umsetzen werden, Sie fragen sich vielleicht,
‫warum wir Kobach implementieren sollten?
‫Wenn Sie mehr über das Model Kobach erfahren möchten, dann können wir zum Flow-Carer-Model Kovács gehen.
‫Und das wird die Dokumentation hervorbringen.
‫Kerrys benutzerdefinierte Rückrufe.
‫Exzellent.
‫Es gibt also noch ein paar Rückrufe, die wir dort machen können.
‫Oh, da ist ein Tenzer-Brett.
‫Das werden wir einrichten.
‫Während das Modell trainiert, möchten Sie vielleicht herausfinden, was es tatsächlich tut, weil es lange
‫trainieren kann.
‫Es gibt Zeiten, in denen Sie Ihre Modelle skalieren, unser Modell dauert nicht so
‫lange, aber Sie können ein Modell bis zu einer Woche am Stück trainieren, insbesondere einige der größten Lernmodelle.
‫Wenn Ihr Modell also eine Woche trainiert, möchten Sie wahrscheinlich wissen, wie es läuft, was
‫es tut?
‫Und wenn es zu lange trainiert.
‫Ja, das ist die Sache.
‫Sie möchten wahrscheinlich früh damit aufhören, bevor es zu überanstrengt.
‫Aber wir überholen uns hier.
‫Lassen Sie uns ein paar Callbacks erstellen, damit wir es in Aktion sehen können.
‫Das wird helfen, zu festigen, was vor sich geht.
‫Das gleiche gilt für das, was hier oben vor sich geht.
‫Diese Funktion ist ein wenig zu verstehen, aber sobald wir damit beginnen, ein Modell
‫zu trainieren, werden Sie sehen, was jetzt passiert.
‫Was für Rückrufe wollen wir machen?
‫Wir erstellen zwei Rückrufe.
‫Eines für 10 Boards, das hilft, den Fortschritt unseres Modells zu verfolgen, und ein weiteres zum frühen Stoppen, das verhindert,
‫dass unser Modell zu lange trainiert.
‫Dies sind nun einige praktische Rückrufe, die Sie mit praktisch jedem Modell erstellen können.
‫Es ist nur ein Tenzer-Board, das wie ein Dashboard ist, um zu sehen, wie
‫gut Ihre Modelle abschneiden, ihren Fortschritt sehen, sehen, dass die Verlustfunktion reduziert wird und die Genauigkeit dort steigt.
‫Die beiden wichtigsten werden nach einem frühen Stopp-Rückruf suchen. Wenn unser Modell zu lange trainiert und sich
‫nicht mehr verbessert, bevor es zu weit passt, möchten wir, dass es aufhört zu trainieren.
‫Also lass uns hierher gehen.
‫Intensiver geringer Rückruf.
‫Oh nein, wir wollen Zelte an Bord.
‫Tenso-Brett.
‫Nehmen wir also an, wir könnten tatsächlich hier reingehen, kovács-Zelte an Bord und sehen, was es sagt.
‫Los geht's, es gibt eine Dokumentation für den Tensorboard-Callback, aber lasst uns zuerst codieren, um Tenzer Ball
‫in das Notebook zu laden.
‫Du kannst laden gehen.
‫Es gibt eine magische Funktion.
‫Tensas Board Notebook-Erweiterung.
‫Wir gehen Tenzer Board laden.
‫Wunderbar.
‫Damit laden wir die Zelte von Ord Extension in unsere Notebooks, damit wir uns das
‫Board im Inneren des CoLab-Notebooks ansehen können.
‫Und jetzt werden wir das gleich sehen.
‫Also ertrage es nur mit mir, einen angespannten Board-Rückruf einzurichten.
‫Wir müssen drei Dinge tun, vielleicht vier.
‫Das war Nummer eins.
‫Schreiben wir das hier, um einen angespannten Board-Rückruf einzurichten.
‫Wir müssen drei Dinge tun, eigentlich drei Dinge.
‫Das war der erste.
‫Erstens, wenn ich tippen könnte, wäre das erstaunlich.
‫Laden Sie die Zeit unserer Notebook-Erweiterung.
‫Wir setzen dort ein kleines grünes Häkchen.
‫Und dann Nummer zwei ist, einen angespannten Board-Callback zu erstellen, der Protokolle in einem Verzeichnis speichern kann.
‫Im Grunde genommen zeigen diese Protokolle also, wie sich unser Modell während des Trainings verhält und geben es an unsere Modelle weiter, um die
‫Funktion zu erfüllen.
‫Nun, wir haben die Fit-Funktion noch nicht gesehen, aber sie ist derjenigen sehr ähnlich, die Sie zuvor gesehen haben.
‫Und so bekomme ich einen Kredit und wir gehen hierher, visualisieren unsere Modelle, Trainingsprotokolle mit.
‫Angespannt an Bord der Zauberfunktion, machen wir das nach dem Modelltraining, wunderbar.
‫Lassen Sie uns nun eine Funktion erstellen, führen Sie hier Schritt zwei aus.
‫Das erste, was wir tun müssen, ist, Datum und Uhrzeit zu importieren, da unser Tenso-Board-Callback in der Lage
‫sein soll, jedes Experiment zu verfolgen.
‫Und eine der besten Möglichkeiten, ein Experiment zu verfolgen, besteht darin, dass Sie dieses Experiment durchgeführt haben.
‫Aus diesem Grund benötigen wir die Tageszeit, um auf das aktuelle Datum und die aktuelle Uhrzeit zuzugreifen.
‫Sie werden dies in einer Minute sehen.
‫Wir werden also eine Funktion erstellen, um ein Tenser-Board zu erstellen, einen Callback zu erstellen, es nett und einfach
‫zu machen, einen Board-Callback zu erstellen.
‫Und dann erstellen wir hier ein Protokollverzeichnis zum Speichern von Tensorboard-Protokollen.
‫Was wir also möglicherweise einrichten, ist nur eine Protokolldatei in unserem Hundevisionsprojekt.
‫Ich möchte Dog Vision E. S. und neuer Ordner.
‫Ich werde dieses Protokoll nennen.
‫Hier werden wir also alle Protokolle für unseren Tenzer-Rückruf speichern.
‫Also werden wir das x ausschließen und jetzt loggen wir uns, um einen variablen Kostenpfad-Join zu erstellen.
‫Dies ist also kurz, weil es nur auf PAF-Namen zugreift.
‫Wir benötigen Zugriff auf den Pfad dieser Protokolldatei.
‫Das ist es, was wir hier tun.
‫Und wird Drive My Drive erstellen, Dark Vision-Slash-Protokolle durchschneiden, und dann werden wir es mit verbinden, also machen Sie
‫es so, dass die Protokolle jedes Mal verfolgt werden, wenn wir ein Experiment durchführen.
‫Daher möchten wir jedes Mal, wenn wir unser Modell anpassen, einige Trainingsprotokolle für das aktuelle Datum und die aktuelle Uhrzeit erstellen.
‫Hier greifen wir also auf Datum und Uhrzeit zu.
‫Datum und Uhrzeit nicht jetzt, nicht string.
‫Diese Zeile hier sagt nur, hey, holen Sie sich die genauen aktuellen Zeiten für meinen Fall, es wäre
‫Dienstag fünfundzwanzig Uhr.
‫Und wir gehen direkt von der Zeit aus, wir können hier fast jedes gewünschte Format erstellen, aber wir werden
‫uns für ein ziemlich normales Format von Jahr, Monat, Tag entscheiden.
‫Unsere Minute, Sekunde.
‫Das Protokollverzeichnis wird also jedes Mal erstellt, wenn wir diese Funktion ausführen.
‫In Logs.
‫Mit angehängtem Namen der aktuellen Tageszeit.
‫Ist das sinnvoll?
‫Nun, wir werden es sowieso sehen, wenn wir es ausführen.
‫Und dann wollen wir wieder an Pfleger Kovács Tenzer Vorstand und wir wollen es protokolliert weitergeben.
‫Also siehe hier.
‫Und Abel Visualisations for Tenzer Board Transport ist ein Visualisierungstool mit Dutzenden von Low.
‫Schön, so nennt man es Backlog-Ereignisse, vier Zehntel davon, einschließlich Metrick-Friedhofsgrundstücke,
‫Schulungen, grafische Visualisierungen, schön.
‫Das ist, was wir wollen.
‫Und wir müssen es entlang des Pfads des Verzeichnisses übergeben, in dem die von densify zu übergebenden Protokolldateien gespeichert werden.
‫Genau das haben wir geschaffen.
‫So.
‫Kleine grüne Technik hier, komm schon.
‫Da gehst du.
‫Meine Mutter, sie ist wunderbar und wir werden das machen.
‫Also haben wir jetzt unseren ersten Callback-Erstellungstest über Callback.
‫Und im nächsten Video werden wir einen frühen Stopp-Callback erstellen und dann können wir möglicherweise damit beginnen,
‫unser Modell zum Ausprobieren vorzubereiten.
‫Eigentlich sind wir jetzt wahrscheinlich bereit, jetzt zu trainieren, weil wir diese Experimente einrichten, die
‫wir Rücken an Rücken durchführen können möchten.
‫Aus diesem Grund erstellen wir einsatzbereite Rückrufe.
‫Also wir sehen uns im nächsten Video.
‫Wir erstellen einen vorzeitigen Rückruf.