‫Kami memiliki model di sini yang siap digunakan, dan kami telah memeriksa apa artinya meringkasnya, tetapi yang akan
‫kami lakukan pertama adalah membuat beberapa panggilan balik.
‫Jadi mari kita membuat sedikit heading di sini.
‫Dan Anda mungkin bertanya-tanya, apa itu callback?
‫Dan itulah yang akan kita selami dalam pelajaran ini.
‫Dan di sini di callback adalah fungsi pembantu yang dapat digunakan model selama pelatihan untuk melakukan hal-hal seperti itu.
‫Sebagai menyimpan kemajuannya.
‫Periksa kemajuannya atau hentikan pelatihan lebih awal jika model berhenti berkembang.
‫Dan ditambah beberapa lagi.
‫Ini hanya beberapa hal, dan inilah yang akan kita terapkan sekarang, Anda mungkin bertanya-tanya
‫mengapa kita harus mengimplementasikan Kobach?
‫Jika Anda ingin mengetahui lebih banyak tentang model Kobach maka kita bisa pergi ke model Flow Carer Kovács.
‫Dan ini akan memunculkan dokumentasi.
‫Panggilan balik khusus Kerry.
‫Bagus sekali.
‫Jadi ada beberapa panggilan balik yang bisa kita lakukan di sana.
‫Oh, ada satu papan Tenzer.
‫Kami akan mengatur itu.
‫Jadi saat model berlatih, karena ini bisa menjadi latihan untuk waktu yang lama, Anda mungkin ingin mengetahui apa
‫yang sebenarnya dilakukannya.
‫Jadi ada saat-saat di mana Anda akan meningkatkan model Anda, model kami tidak
‫akan memakan waktu lama, tetapi Anda dapat melatih model hingga seminggu, terutama beberapa model pembelajaran terbesar.
‫Jadi jika model Anda berlatih selama seminggu, Anda mungkin ingin tahu bagaimana perkembangannya, apa
‫yang dilakukannya?
‫Dan jika itu pelatihan terlalu lama.
‫Ya, itu masalahnya.
‫Anda mungkin ingin menghentikannya lebih awal sebelum mulai overfit.
‫Tapi di sini kita mendahului diri kita sendiri.
‫Mari kita buat beberapa callback sehingga kita bisa melihatnya beraksi.
‫Itu akan membantu memperkuat apa yang terjadi.
‫Sama dengan apa yang terjadi di sini.
‫Fungsi ini cukup untuk diterima, tetapi begitu kami mulai menggunakannya, begitu kami mulai melatih model,
‫Anda akan mulai melihat apa yang terjadi sekarang.
‫Apa panggilan balik yang ingin kita lakukan?
‫Kami akan membuat dua panggilan balik.
‫Satu untuk 10 papan, yang membantu melacak kemajuan model kami dan satu lagi untuk penghentian lebih awal, yang
‫mencegah model kami berlatih terlalu lama.
‫Sekarang, ini adalah beberapa panggilan balik praktis yang dapat Anda buat pada dasarnya dengan model apa pun.
‫Itu hanya papan Tenzer, yang seperti dasbor untuk melihat seberapa baik model
‫Anda bekerja, melihat kemajuannya, melihat bahwa fungsi kerugian semakin berkurang dan akurasi meningkat di sana.
‫Dua yang utama akan mencari panggilan balik penghentian awal adalah sesuatu yang jika model kami berlatih
‫terlalu lama dan berhenti meningkat sebelum terlalu cocok, kami ingin itu menghentikan pelatihan.
‫Jadi mari kita pergi ke sini.
‫Panggilan balik rendah intensif.
‫Oh, tidak, kami ingin tenda di atas kapal.
‫papan tenso.
‫Jadi katakanlah kita mungkin benar-benar masuk ke sini, kovács tenda di atas kapal dan melihat apa yang tertulis di sana.
‫Ini dia, ada dokumentasi untuk panggilan kembali papan tensor, tapi mari kita buat kodenya terlebih dahulu untuk
‫memuat Tenzer Ball ke dalam notebook.
‫Anda bisa pergi memuat.
‫Ada fungsi ajaib.
‫Ekstensi notebook papan Tensas.
‫Kami memuat papan Tenzer.
‫Luar biasa.
‫Jadi itu akan memuat tenda dari Ekstensi Ord ke dalam notebook kita sehingga kita bisa melihat
‫papan di dalam sini di dalam notebook CoLab.
‫Dan sekarang kita akan melihat ini sebentar lagi.
‫Jadi bersabarlah dengan saya untuk mengatur panggilan papan yang tegang kembali.
‫Kami perlu melakukan tiga hal, mungkin empat.
‫Itu nomor satu.
‫Mari kita tulis itu di sini untuk mengatur panggilan papan yang tegang.
‫Kita perlu melakukan tiga hal, sebenarnya, tiga hal.
‫Itu yang pertama.
‫Nomor satu, jika saya bisa mengetik, ini akan luar biasa.
‫Muat tense dari ekstensi notebook kita.
‫Kami akan memberi tanda centang hijau kecil di sana.
‫Dan kemudian nomor dua adalah membuat panggilan balik papan tegang, yang mampu menyimpan log ke direktori.
‫Jadi pada dasarnya log ini adalah bagaimana model kami lakukan selama pelatihan dan menyebarkannya ke model kami, sesuai
‫dengan fungsinya.
‫Sekarang, kita belum melihat fungsi fit, tapi sangat mirip dengan yang Anda lihat sebelumnya.
‫Jadi saya mendapatkan pinjaman dan kami pergi ke sini, memvisualisasikan model kami, dengan log pelatihan.
‫Tegang di atas fungsi ajaib, kita akan melakukan ini setelah pelatihan model, luar biasa.
‫Jadi sekarang mari kita buat fungsi, lakukan langkah kedua di sini.
‫Jadi hal pertama yang harus kita lakukan adalah mengimpor waktu tanggal karena panggilan balik papan tenso kita,
‫kita ingin dapat melacak setiap eksperimen.
‫Dan salah satu cara terbaik untuk melacak eksperimen adalah saat Anda menjalankan eksperimen tersebut.
‫Jadi itu sebabnya kita perlu siang hari untuk mengakses tanggal dan waktu saat ini.
‫Anda akan melihat ini dalam satu menit.
‫Jadi kita akan membuat fungsi untuk membuat papan yang lebih tegang, memanggil kembali, membuatnya bagus dan
‫sederhana, membuat panggilan balik papan.
‫Dan di sini yang akan kita lakukan adalah membuat direktori log untuk menyimpan log papan tensor.
‫Jadi yang mungkin kami siapkan hanyalah file log dalam proyek visi anjing kami.
‫Saya ingin Dog Vision E. S. dan folder baru.
‫Saya akan menyebut log ini.
‫Jadi di sinilah kita akan menyimpan semua log untuk callback Tenzer kita.
‫Jadi kita akan keluar dari itu dan sekarang kita akan masuk untuk membuat gabungan jalur biaya variabel.
‫Jadi ini kependekan dari hanya mengakses nama PAF.
‫Kita perlu memiliki akses ke jalur file log ini.
‫Jadi itulah yang kami lakukan di sini.
‫Dan akan membuat drive my drive, slash dark vision slash logs, dan kemudian kita akan menggabungkannya
‫dengan jadi buatlah log tersebut dilacak setiap kali kita menjalankan eksperimen.
‫Jadi setiap kali kami menyesuaikan model kami, kami ingin membuat beberapa log pelatihan untuk tanggal dan waktu saat ini.
‫Jadi di sinilah kita mengakses waktu tanggal.
‫Tanggal waktu jangan sekarang, jangan string.
‫Baris ini di sini hanya mengatakan, hei, dapatkan waktu terkini yang tepat untuk kasus saya, itu akan menjadi Selasa lima dua
‫puluh lima sore.
‫Dan kami akan langsung dari waktu, kami dapat melakukan hampir semua format yang Anda inginkan di sini,
‫tetapi kami akan menggunakan format tahun, bulan, hari yang cukup standar.
‫menit kami, detik.
‫Jadi direktori log, setiap kali kita menjalankan fungsi ini, itu akan dibuat.
‫Dalam log.
‫Dengan nama yang ditambahkan padanya dari siang hari saat ini.
‫Apakah itu masuk akal?
‫Yah, kita akan melihatnya ketika kita menjalankannya.
‫Dan kemudian kami ingin kembali ke papan penjaga Kovács Tenzer dan kami ingin melewatinya login.
‫Jadi lihat di sini.
‫Dan Abel Visualisations for Tenzer Board Transport adalah alat visualisasi yang disediakan dengan puluhan low.
‫Indah, jadi itu disebut acara simpanan, empat persepuluh dari apa, termasuk plot pemakaman
‫Metrick, pelatihan, visualisasi grafik, indah.
‫Itu yang kami inginkan.
‫Dan kita perlu meneruskannya di sepanjang jalur direktori tempat menyimpan file log yang akan dilewati oleh densify.
‫Itulah tepatnya yang telah kami buat.
‫Jadi.
‫Teknologi hijau kecil di sini, ayolah.
‫Ini dia.
‫Ibuku, dia luar biasa dan kami akan menjalankannya.
‫Jadi kami memiliki tes pembuatan panggilan balik pertama kami tentang panggilan balik sekarang.
‫Dan video berikutnya, kita akan membuat callback penghentian awal dan kemudian kita mungkin bisa mulai menyiapkan
‫model kita untuk dicoba.
‫Sekarang, sebenarnya, kami mungkin siap untuk berlatih sekarang karena kami sedang menyiapkan eksperimen
‫yang ingin kami jalankan secara berurutan.
‫Inilah sebabnya kami membuat panggilan balik yang siap digunakan.
‫Jadi sampai jumpa di video selanjutnya.
‫Kami akan membuat panggilan balik penghentian awal.