‫ここにモデルを用意して､ それをまとめるということはどういうことかを確認しました｡
‫しかし､ 最初に行うのは､ いくつかのコールバックを作成することです｡
‫では､ ここで少し見出しをつけましょう｡
‫そして､ コールバックとは何なのか､ と疑問に思うかもしれません｡
‫そして､ それをこのレッスンで掘り下げて､ ここに書き記すのです｡
‫コールバックは､ モデルがトレーニング中に使用できるヘルパー関数で､ このようなことを行うことができます｡
‫save it's progressとして｡
‫その進捗状況を確認したり､ 早期にトレーニングを中止したりする｡
‫モデルの改良が止まったら
‫さらに､ プラスアルファがあるんです｡
‫これらはほんの一部で､ これから実装していくものです｡
‫さて､ なぜコバックを導入する必要があるのか､ 疑問に思われるかもしれません｡
‫モデルコールバックについてもう少し詳しく知りたい場合は､ TensorFlow carer's model callbacksを参照してください｡
‫そして､ これはドキュメントを表示させることになります｡
‫Caraのカスタムコールバック｡
‫素晴らしい｡
‫そこで､ さらにいくつかのコールバックを行うことができます｡
‫あ､ 1つだけピリピリした板がありますね｡
‫それを設定することになるのです｡
‫そして､ モデルがトレーニングしている間､ つまり長い時間トレーニングしている間に､ 実際に何をしているのかを把握したいと思うかもしれません｡
‫特に大規模なディープラーニングモデルでは､ 一度に1週間もモデルをトレーニングすることもあります｡
‫ですから､ もしあなたのモデルが1週間トレーニングをしているとしたら､ どんな調子なのか､ どんなことをしているのかを知りたいと思うでしょう｡
‫そして､ あまりに長い間トレーニングしていると
‫そう､ そこなんです｡
‫おそらく､ オーバーフィッティングが始まる前に早めに止めたいのでしょう｡
‫しかし､ ここで先走るのはいかがなものか｡
‫コールバックをいくつか作成して､ その動作を確認してみましょう｡
‫そうすることで､ 何が起こっているのかが固まります｡
‫この辺の事情も同じですね｡
‫この機能を理解するにはかなりの時間がかかりますが､ 実際に使い始めて､ モデルのトレーニングを始めると､
‫今何が起こっているのかがわかるようになります｡
‫どのような2つのコールバックを作るか？
‫2つのコールバックを作成します｡ 1つはモデルの進捗を追跡するためのボード用､ もう1つはモデルの学習が長すぎることを防ぐための早期停止用です｡
‫さて､ これらは基本的にどんなモデルでも作ることができる便利なコールバックの数々です｡
‫これはテンソルボードと呼ばれるもので､ モデルがどの程度うまくいっているかを見るためのダッシュボードのようなもので､
‫損失関数が減少していること､ 精度が上がっていることを見ることができます｡
‫2つの主なものは､ 早期停止コールバックを求めるもので､ モデルの学習時間が長すぎて､
‫オーバーフィットする前に改善が止まってしまった場合､ 学習を停止させるものです｡
‫では､ ここに行ってみましょう｡
‫tensorflowのコールバックにする｡
‫あ､ いや｡
‫ボードが欲しい｡
‫ボードの
‫では､ 実際にここに入るかもしれないとしましょう｡
‫コールバック､ 緊張して乗って見てください｡
‫これでよしとしよう｡
‫テンソルボードのコールバックについてはドキュメントがあるが､ まずはそれをコーディングしてみよう｡
‫そこで､ テンソルボードをノートに読み込むには､ loadとします｡
‫マジック関数､ テンソルボード､ ノートブック拡張がある｡
‫エクステントテンザーボードをロードしてきます｡
‫素晴らしい｡
‫これでテンソルボード拡張をノートブックにロードし､ co-labノートブックの中でテントの動きを見ることができるようになりました｡
‫そして､ これからが本番です｡
‫だから､ コルバックでテントを張るのは我慢してくれ｡
‫3つ､ いや4つやらなければならないことがあります｡
‫それが1番でした｡
‫では､ ここでそれを書いて､ 緊張感のあるボードクールを設定しましょう｡
‫私たちは3つのことをしなければなりません｡
‫実は､ 3つあるんです｡
‫それが最初の1枚です｡
‫その1､ タイプみたいなものです｡
‫これはすごいことだと思います｡
‫テント､ ボード､ ノートの延長を積み込む｡
‫そこに小さな緑のチェックマークを入れます｡
‫そして2つ目は､ ディレクトリにログを保存できるテンソルボードのコールバックを作成することです｡
‫つまり､ 基本的にこれらのログは､ 学習中のモデルがどのように動作しているかを示し､ モデルのfit関数に渡します｡
‫さて､ まだフィット機能は見ていませんが､ 以前Cycloneで見たものと非常によく似ています｡
‫そして､ ここでモデルのトレーニングログを可視化します｡
‫テンセント､ ボードマジック機能｡
‫モデルトレーニングの後にやるんです｡
‫素晴らしい｡
‫では､ 次に関数を作ってみましょう｡
‫ここでステップ2を行います｡
‫というのも､ テンソルボードのコールバックでは､ 各実験を追跡できるようにしたいからだ｡
‫そして､ 実験を追跡するのに最適な方法の1つは､ その実験を行った時間によってです｡
‫そのため､ 現在の日付と時刻にアクセスするために､ date timeが必要なのです｡
‫すぐに分かると思います｡
‫そこで､ ここで､ 緊張感のあるボードのコールバックを構築するための関数を作成します｡
‫素敵でシンプルなものにする｡
‫時制のあるボードコールバックを作成します｡
‫そして､ ここでは､ 時制ボードのログを保存するためのログディレクトリを作成することになります｡
‫そこで､ ドッグビジョンプロジェクトにログファイルを設置することにしました｡
‫ドッグビジョンが欲しい｡
‫はい｡
‫そして新しいフォルダー｡
‫このログを呼び出す
‫コルバックで使用するテントの丸太は､ ここに保管することになります｡
‫そこで､ それをxにして､ 今度はlog durでO's path joinという変数を作ってみましょう｡
‫つまり､ これは単にパス名にアクセスしているに過ぎないということです｡
‫このログファイルのパスにアクセスする必要があります｡
‫だから､ ここでやっているのです｡
‫そして､ ドライブを創造する｡
‫私のドライブを斬る｡
‫スラッシュドッグビジョンスラッシュログ
‫と合流するんです｡
‫だから､ 実験をするたびにログが追跡されるようにするんだ｡
‫そこで､ モデルを適合させるたびに､ 現在の日時のトレーニングログをいくつか作成したいと思います｡
‫そこで､ ここから日付時刻にアクセスするのです｡
‫日付 時間 ドット 今 ドット 文字列｡
‫この行は､ 正確な現在時刻を取得せよということです｡
‫だから私の場合､ 火曜日17時25分となる｡ m..
‫そして､ 時間からひもじい思いをすることになるのです｡
‫ここでは､ 年､ 月､ 日､ 分､ 秒というごく標準的な形式を使用することにします｡
‫つまり､ ログディレクトリは､ この関数を実行するたびに作成されることになります｡
‫ログで｡
‫現在の日付時刻の名前が付加されたもの｡
‫意味があるのか？
‫まあ､ いずれにせよ走ればわかることです｡
‫そして､ スケアラーズドックコールバックに戻したいと思いました｡
‫緊張感のある船内｡
‫そして､ それをログに記録して渡したいのです｡
‫では､ こちらをご覧ください｡
‫テンソルボードのビジュアライゼーションを有効にする｡
‫Tensor Boardは､ TensorFlowに付属する可視化ツールです｡
‫美しい｡
‫つまり､ バックログ､ テクニカルサポートのためのイベント､ メトリクス､ サマリープロット､ トレーニング､ グラフのビジュアライゼーションなどと呼ばれるものですね｡
‫美しい｡
‫それが私たちの願いです｡
‫そして､ TensorFlowから渡されるログファイルを保存するディレクトリのパスにlogを渡す必要があります｡
‫それこそ､ 私たちが作り上げたものです｡
‫だから
‫小さな緑のダニがいる
‫さあ
‫これでよしとする｡
‫私の絵文字
‫素晴らしい｡
‫そして､ それを実行する｡
‫そこで､ 最初のコールバックを用意しました｡
‫コールバックの時制を作成します｡
‫さて､ 次のビデオでは､ 早期停止コールバックを作成します｡
‫そうすれば､ モデルのトレーニングの準備に取りかかることができるかもしれません｡
‫さて､ 実は､ 今､ これらの実験をセットアップして､ 前後して実行できるようにしているので､
‫トレーニングの準備はできていると思います｡
‫そのため､ コールバックを作成しています｡
‫準備万端｡
‫だから､ 見ます｡
‫次のビデオでは､ 早期停止コールバックを作成します｡