‫Temos um modelo pronto para uso e verificamos o que isso significa, mas o
‫que faremos primeiro é criar alguns callbacks.
‫Então, vamos fazer um pequeno título aqui.
‫E você deve estar se perguntando, o que são retornos de chamada?
‫E é nisso que vamos mergulhar nesta lição.
‫E bem aqui, nos retornos de chamada, estão as funções auxiliares que um modelo pode usar durante o treinamento para fazer essas coisas.
‫Como salvar seu progresso.
‫Verifique seu progresso ou pare o treinamento mais cedo se um modelo parar de melhorar.
‫E mais alguns.
‫Essas são apenas algumas coisas, e são essas que vamos implementar agora, você deve estar se perguntando
‫por que devemos implementar o Kobach?
‫Se você quiser saber um pouco mais sobre o modelo Kobach, podemos ir ao modelo Kovács do cuidador de fluxo.
‫E isso vai trazer a documentação.
‫Callbacks personalizados de Kerry.
‫Excelente.
‫Portanto, há mais alguns retornos de chamada que podemos fazer lá.
‫Oh, há uma placa Tenzer.
‫Nós vamos configurar isso.
‫E então, enquanto o modelo está treinando, porque ele pode estar treinando por um longo tempo, você pode querer descobrir o que
‫ele está realmente fazendo.
‫Portanto, há momentos em que, uma vez que você dimensione seus modelos, nosso modelo não demorará tanto,
‫mas você pode treinar um modelo por até uma semana de cada vez, especialmente alguns dos maiores modelos de aprendizagem.
‫E então, se sua modelo está treinando por uma semana, você provavelmente vai querer saber como está indo, o que
‫ela está fazendo?
‫E se for treinar por muito tempo.
‫Sim, é isso.
‫Você provavelmente vai querer pará-lo antes que comece a ajustar-se demais.
‫Mas estamos nos adiantando aqui.
‫Vamos criar alguns callbacks para que possamos ver em ação.
‫Isso vai ajudar a solidificar o que está acontecendo.
‫O mesmo com o que está acontecendo aqui.
‫Essa função é um pouco fácil de aceitar, mas assim que começarmos a usá-la, assim que começarmos a treinar
‫um modelo, você começará a ver o que está acontecendo agora.
‫O que queremos fazer para callbacks?
‫Vamos criar dois retornos de chamada.
‫Uma placa para 10, que ajuda a acompanhar o progresso do nosso modelo e outra para a parada precoce, o que impede que
‫o nosso modelo treine por muito tempo.
‫Agora, esses são alguns retornos de chamada úteis que você pode criar com basicamente qualquer modelo.
‫É apenas uma placa Tenzer, que é como um painel para ver o desempenho de seus
‫modelos, ver seu progresso, ver que a função de perda está diminuindo e que a precisão está subindo lá.
‫Os dois principais estarão procurando por um callback de parada precoce, algo que se nosso modelo está treinando por
‫muito tempo e parou de melhorar antes de se encaixar, queremos que ele pare de treinar.
‫Então vamos aqui.
‫Retorno de chamada baixo intensivo.
‫Oh, não, queremos tendas a bordo.
‫Tenso board.
‫Então, digamos que possamos realmente entrar aqui, kovács tendas a bordo e ver o que diz.
‫Lá vamos nós, há uma documentação para a chamada da placa tensor, mas vamos codificá-la primeiro para
‫carregar o Tenzer Ball no notebook.
‫Você pode ir carregar.
‫Existe uma função mágica.
‫Extensão para notebook da placa Tensas.
‫Vamos carregar a placa Tenzer.
‫Maravilhoso.
‫Isso vai carregar as tendas do Ord Extension em nossos notebooks para que possamos dar uma
‫olhada na placa aqui dentro do notebook CoLab.
‫E agora veremos isso em um momento.
‫Então, tenha paciência comigo para agendar uma chamada de retorno tensa.
‫Precisamos fazer três coisas, talvez quatro.
‫Esse foi o número um.
‫Vamos escrever isso aqui para configurar uma chamada de retorno tensa do quadro.
‫Precisamos fazer três coisas, na verdade, três coisas.
‫Esse foi o primeiro.
‫Número um, se eu pudesse digitar, isso seria incrível.
‫Carregue o tempo da extensão do nosso notebook.
‫Vamos colocar uma pequena marca de seleção verde aqui.
‫E o número dois é criar um retorno de chamada de placa tensa, que é capaz de salvar os registros em um diretório.
‫Então, basicamente, esses logs são como nosso modelo está fazendo durante o treinamento e passam para nossos modelos, se encaixam
‫na função.
‫Agora, não vimos a função de ajuste ainda, mas é muito semelhante à que você viu antes.
‫E então eu pego um empréstimo e vamos aqui, visualizar nossos modelos, logs de treinamento com.
‫Tenso a bordo da função mágica, faremos isso após o treinamento do modelo, maravilhoso.
‫Então, vamos agora criar uma função, execute a etapa dois aqui.
‫Então, a primeira coisa que temos que fazer é importar data e hora, porque nosso retorno de chamada da placa tenso,
‫queremos ser capazes de rastrear cada experimento.
‫E uma das melhores maneiras de rastrear um experimento é no momento em que você o executa.
‫É por isso que precisamos do horário diurno para acessar a data e hora atuais.
‫Você verá isso em um minuto.
‫Então, vamos criar uma função para construir um tabuleiro tenser, chamar de volta, torná-lo simples e agradável,
‫criar um callback de tabuleiro.
‫E aqui o que vamos fazer é criar um diretório de log para armazenar os logs da placa tensor.
‫Portanto, o que podemos configurar é apenas um arquivo de registro em nosso projeto de visão canina.
‫Eu quero Dog Vision E. S. e uma nova pasta.
‫Vou ligar para este log.
‫Então, é aqui que vamos armazenar todos os logs de nosso retorno de chamada Tenzer.
‫Então, vamos resolver isso e agora vamos registrar para criar uma junção de caminho de custo variável.
‫Portanto, é uma abreviação de apenas acessar nomes de PAF.
‫Precisamos ter acesso ao caminho do arquivo deste log.
‫Então é isso que estamos fazendo aqui.
‫E criará drive my drive, slash dark vision slash logs, e então vamos juntar a ele
‫para que os logs sejam rastreados sempre que executarmos um experimento.
‫Portanto, sempre que ajustamos nosso modelo, queremos criar alguns registros de treinamento para a data e hora atuais.
‫Então é aqui que acessamos a data e hora.
‫Data e hora, não faça isso, não enfie.
‫Esta linha aqui está apenas dizendo, ei, pegue os horários atuais exatos no meu caso, seria terça-feira, cinco e vinte e
‫cinco da tarde.
‫E iremos direto a partir do tempo, podemos fazer quase qualquer formato que você quiser aqui,
‫mas iremos para um padrão bastante de ano, mês, dia.
‫Nosso minuto, segundo.
‫Portanto, o diretório de log, toda vez que executarmos essa função, ele será criado.
‫No log's.
‫Com o nome anexado da hora do dia atual.
‫Isso faz sentido?
‫Bem, veremos quando o executarmos de qualquer maneira.
‫E então queremos voltar para os cuidadores Kovács Tenzer bordo e queremos passá-lo logado.
‫Então veja aqui.
‫E Abel Visualisations for Tenzer Board Transport é uma ferramenta de visualização fornecida com dezenas de baixos.
‫Lindo, então é chamado de eventos pendentes, quatro décimos do que, incluindo plotagens do cemitério de
‫Metrick, treinamento, visualizações de gráfico, lindo.
‫É isso que queremos.
‫E precisamos passá-lo ao longo do caminho do diretório onde salvar os arquivos de log a serem passados pelo densify.
‫Isso é exatamente o que criamos.
‫Assim.
‫Uma pequena tecnologia verde aqui, vamos.
‫Ai está.
‫Minha mãe, ela é maravilhosa e vamos cuidar disso.
‫Portanto, agora temos nosso primeiro teste de criação de retorno de chamada sobre retorno de chamada.
‫E no próximo vídeo, vamos criar um callback de parada antecipada e então poderemos começar a deixar nosso
‫modelo pronto para ser testado.
‫Agora, na verdade, provavelmente estamos prontos para treinar agora porque estamos configurando esses
‫experimentos que queremos poder executar consecutivamente.
‫É por isso que estamos criando callbacks prontos para usar.
‫Então, vejo vocês no próximo vídeo.
‫Criaremos um retorno de chamada de parada antecipada.