‫Abbiamo un modello qui pronto per l'uso e abbiamo verificato cosa significa riassumendolo, ma quello
‫che faremo prima è creare alcuni callback.
‫Quindi facciamo una piccola intestazione qui.
‫E ti starai chiedendo, beh, cosa sono i callback?
‫Ed è quello in cui ci addentreremo in questa lezione.
‫E proprio qui in callback ci sono funzioni di supporto che un modello può utilizzare durante l'addestramento per fare queste cose.
‫Come salvare i suoi progressi.
‫Controlla i suoi progressi o interrompi l'addestramento in anticipo se un modello smette di migliorare.
‫E più qualcuno in più.
‫Queste sono solo alcune cose, e queste sono quelle che implementeremo ora, potresti
‫chiederti perché dovremmo implementare Kobach?
‫Se vuoi saperne di più sul modello Kobach, allora possiamo andare al modello Kovács dell'assistente di flusso.
‫E questo farà apparire la documentazione.
‫I callback personalizzati di Kerry.
‫Eccellente.
‫Quindi c'è qualche altro richiamo che possiamo fare lì dentro.
‫Oh, c'è una tavola Tenzer.
‫Lo configureremo.
‫E così mentre il modello si sta allenando, poiché può essere in allenamento per molto tempo, potresti voler capire
‫cosa sta effettivamente facendo.
‫Quindi ci sono momenti in cui una volta che hai ridimensionato i tuoi modelli, il nostro modello non
‫richiederà così tanto tempo, ma potresti addestrare un modello fino a una settimana alla volta, specialmente alcuni dei più grandi modelli di apprendimento.
‫E quindi se il tuo modello si allena per una settimana, probabilmente vorrai sapere come sta andando,
‫cosa sta facendo?
‫E se si sta allenando troppo a lungo.
‫Sì, questa è la cosa.
‫Probabilmente vorrai fermarlo presto prima che inizi a sovradimensionarsi.
‫Ma qui stiamo andando più avanti di noi stessi.
‫Creiamo un paio di callback in modo da poterlo vedere in azione.
‫Questo aiuterà a consolidare quello che sta succedendo.
‫Stessa cosa per quello che sta succedendo quassù.
‫Questa funzione è un bel po' da prendere in considerazione, ma una volta che inizieremo a usarla, una volta che
‫inizieremo ad addestrare un modello, inizierai a vedere cosa sta succedendo ora.
‫Quali callback vogliamo fare?
‫Creeremo due callback.
‫Uno per 10, che aiuta a tenere traccia dei progressi del nostro modello e un altro per l'arresto anticipato, che impedisce al
‫nostro modello di allenarsi troppo a lungo.
‫Ora, questi sono un paio di utili callback che puoi creare praticamente con qualsiasi modello.
‫È solo una scheda Tenzer, che è come una dashboard per vedere come stanno andando i tuoi
‫modelli, vedere i suoi progressi, vedere che la funzione di perdita si sta riducendo e che la precisione sta salendo lì.
‫I due principali cercheranno un callback di arresto precoce è qualcosa che se il nostro modello si sta allenando
‫troppo a lungo e ha smesso di migliorare prima che si adatti, vogliamo che smetta di allenarsi.
‫Quindi andiamo qui.
‫Richiamata intensiva bassa.
‫Oh, no, vogliamo le tende a bordo.
‫Tabellone Tenso.
‫Quindi diciamo che potremmo davvero entrare qui, kovács tende a bordo e vedere cosa dice.
‫Ecco qua, c'è una documentazione per il richiamo della scheda tensore, ma prima codifichiamola in modo da
‫caricare Tenzer Ball nel notebook.
‫Puoi andare a caricare.
‫C'è una funzione magica.
‫Estensione del taccuino della scheda Tensas.
‫Andiamo a caricare la scheda Tenzer.
‫Meraviglioso.
‫Quindi caricheremo le tende di Ord Extension nei nostri taccuini in modo da poter dare
‫un'occhiata alla lavagna qui dentro nel taccuino CoLab.
‫E ora lo vedremo tra un momento.
‫Quindi abbi pazienza con me per impostare una richiamata tesa.
‫Dobbiamo fare tre cose, forse quattro.
‫Quello era il numero uno.
‫Scriviamolo qui per impostare una richiamata tesa.
‫Dobbiamo fare tre cose, in realtà, tre cose.
‫Questo è stato il primo.
‫Numero uno, se potessi digitare, sarebbe fantastico.
‫Carica il tempo della nostra estensione per notebook.
‫Metteremo un piccolo segno di spunta verde lì.
‫E poi il numero due è creare una richiamata sulla lavagna tesa, che è in grado di salvare i registri in una directory.
‫Quindi fondamentalmente questi registri sono come si comporta il nostro modello durante l'addestramento e lo passano ai nostri modelli, adattandolo
‫alla funzione.
‫Non abbiamo ancora visto la funzione di adattamento, ma è molto simile a quella che hai visto prima.
‫E così ottengo un prestito e andiamo qui, visualizziamo i nostri modelli, i registri di allenamento con.
‫Tesi sulla funzione magica, lo faremo dopo l'addestramento del modello, meraviglioso.
‫Quindi ora creiamo una funzione, esegui il passaggio due qui.
‫Quindi la prima cosa che dobbiamo fare è importare la data e l'ora perché il nostro callback della tenso board, vogliamo essere
‫in grado di tenere traccia di ogni esperimento.
‫E uno dei modi migliori per tenere traccia di un esperimento è il momento in cui l'hai eseguito.
‫Ecco perché abbiamo bisogno del giorno per accedere alla data e all'ora correnti.
‫Lo vedrai tra un minuto.
‫Quindi creeremo una funzione per costruire una tavola di tensione, richiamare, renderlo semplice e carino,
‫creare una richiamata della tavola.
‫E poi qui quello che faremo è creare una directory di registro per memorizzare i registri della scheda tensore.
‫Quindi quello che potremmo impostare è solo un file di registro nel nostro progetto Dog Vision.
‫Voglio Dog Vision E. S. e nuova cartella.
‫Chiamerò questo registro.
‫Quindi è qui che conserveremo tutti i registri per la nostra richiamata Tenzer.
‫Quindi ne usciremo x e ora effettueremo il log per creare un join del percorso a costo variabile.
‫Quindi questo è l'abbreviazione di accedere ai nomi PAF.
‫Dobbiamo avere accesso al percorso del file di questo registro.
‫Quindi è quello che stiamo facendo qui.
‫E creerà drive my drive, taglierà i log di dark vision slash, e poi ci uniremo a questo, quindi
‫fai in modo che i log vengano tracciati ogni volta che eseguiamo un esperimento.
‫Quindi, ogni volta che adattiamo il nostro modello, vogliamo creare alcuni registri di allenamento per la data e l'ora correnti.
‫Quindi è qui che accediamo alla data e all'ora.
‫Data ora non ora, non stringere.
‫Questa riga qui sta solo dicendo, ehi, prendi gli orari esatti del mio caso, sarebbe martedì cinque
‫e venticinque.
‫E andremo direttamente dal tempo, possiamo fare quasi tutti i formati che vuoi qui, ma
‫andremo per uno abbastanza standard di anno, mese, giorno.
‫Il nostro minuto, secondo.
‫Quindi la directory di registro, ogni volta che eseguiamo questa funzione, verrà creata.
‫Nei log.
‫Con il nome aggiunto ad esso del giorno corrente.
‫Ha senso?
‫Bene, lo vedremo comunque quando lo eseguiremo.
‫E poi vogliamo tornare al consiglio degli assistenti Kovács Tenzer e vogliamo passarlo registrato.
‫Quindi guarda qui.
‫E Abel Visualisations per Tenzer Board Transport è uno strumento di visualizzazione dotato di decine di bassi.
‫Bellissimi, così si chiamano gli eventi arretrati, quattro decimi di quelli, compresi i lotti dei cimiteri di Metrick,
‫l'addestramento, le visualizzazioni dei grafici, belli.
‫Questo è quello che vogliamo.
‫E dobbiamo passarlo lungo il percorso della directory dove salvare i file di registro da passare da densify.
‫Questo è esattamente ciò che abbiamo creato.
‫Così.
‫Piccola tecnologia verde qui, andiamo.
‫Ecco qua.
‫Mia mamma, è meravigliosa e lo gestiremo.
‫Quindi ora abbiamo il nostro primo test di creazione della richiamata sulla richiamata.
‫E nel prossimo video, creeremo un callback di arresto anticipato e quindi potremmo essere in grado di iniziare a preparare il
‫nostro modello per la prova.
‫Ora, in realtà, probabilmente siamo pronti per l'addestramento perché stiamo preparando questi esperimenti che vogliamo essere
‫in grado di eseguire uno dopo l'altro.
‫Questo è il motivo per cui creiamo callback pronte all'uso.
‫Allora ci vediamo nel prossimo video.
‫Creeremo una richiamata per l'arresto anticipato.