‫Tenemos un modelo aquí listo para usar, y hemos comprobado qué significa resumirlo, pero lo que
‫haremos primero es crear algunas devoluciones de llamada.
‫Así que hagamos un pequeño título aquí.
‫Y es posible que se esté preguntando, bueno, ¿qué son las devoluciones de llamada?
‫Y eso es en lo que vamos a sumergirnos en esta lección.
‫Y aquí abajo, en las devoluciones de llamada, hay funciones auxiliares que un modelo puede usar durante el entrenamiento para hacer tales cosas.
‫Como guardar su progreso.
‫Verifique su progreso o deje de entrenar antes si un modelo deja de mejorar.
‫Y más algunos más.
‫Estas son solo algunas cosas, y estas son las que vamos a implementar ahora, es posible que
‫se pregunte por qué deberíamos implementar Kobach.
‫Si quieres saber un poco más sobre el modelo Kobach, podemos ir al modelo Kovács de flow carer.
‫Y esto hará que aparezca la documentación.
‫Devolución de llamada personalizada de Kerry.
‫Excelente.
‫Así que hay algunas devoluciones de llamada más que podemos hacer allí.
‫Oh, hay una tabla Tenzer.
‫Vamos a configurar eso.
‫Y así, mientras el modelo se entrena, debido a que puede estar entrenando durante mucho tiempo, es posible que desee averiguar
‫qué está haciendo realmente.
‫Por lo tanto, hay ocasiones en las que, una vez que amplíe sus modelos, nuestro modelo no
‫tardará tanto, pero podría entrenar un modelo hasta una semana a la vez, especialmente algunos de los modelos de aprendizaje más importantes.
‫Entonces, si tu modelo está entrenando durante una semana, probablemente querrás saber cómo va, qué
‫está haciendo.
‫Y si está entrenando por mucho tiempo.
‫Sí, esa es la cuestión.
‫Probablemente desee detenerlo antes de que comience a sobreajustarse.
‫Pero nos estamos adelantando aquí.
‫Creemos un par de devoluciones de llamada para que podamos verlo en acción.
‫Eso ayudará a solidificar lo que está sucediendo.
‫Lo mismo ocurre con lo que está pasando aquí.
‫Esta función es bastante para asimilar, pero una vez que comencemos a usarla, una vez que comencemos a
‫entrenar un modelo, comenzará a ver lo que está sucediendo ahora.
‫¿Qué devoluciones de llamada queremos hacer?
‫Crearemos dos devoluciones de llamada.
‫Una tabla para 10, que ayuda a seguir el progreso de nuestro modelo y otra para la parada anticipada, lo que evita
‫que nuestro modelo entrene durante demasiado tiempo.
‫Ahora, estos son un par de devoluciones de llamada útiles que puede crear básicamente con cualquier modelo.
‫Es solo el tablero Tenzer, que es como un tablero para ver qué tan bien están
‫funcionando sus modelos, ver su progreso, ver que la función de pérdida se reduce y que la precisión aumenta.
‫Los dos principales buscarán una devolución de llamada de detención temprana, algo que si nuestro modelo está entrenando durante
‫demasiado tiempo y ha dejado de mejorar antes de que encaje, queremos que deje de entrenar.
‫Así que vayamos aquí.
‫Devolución de llamada baja intensiva.
‫Oh, no, queremos carpas a bordo.
‫Tablero de tenso.
‫Así que digamos que podríamos entrar aquí, carpas kovács a bordo y ver qué dice.
‫Ahí vamos, hay una documentación para la devolución de llamada de la placa tensora, pero codifiquémosla primero para
‫cargar Tenzer Ball en el portátil.
‫Puedes ir a cargar.
‫Hay una función mágica.
‫Ampliación del cuaderno de tablero Tensas.
‫Vamos a cargar el tablero Tenzer.
‫Maravilloso.
‫Así que eso va a cargar las carpas de Ord Extension en nuestros cuadernos para que podamos echar un
‫vistazo a la pizarra aquí dentro del cuaderno CoLab.
‫Y ahora veremos esto en un momento.
‫Así que tenga paciencia conmigo para configurar una llamada de junta tensa.
‫Necesitamos hacer tres cosas, tal vez cuatro.
‫Ese fue el número uno.
‫Escribamos eso aquí para configurar una devolución de llamada de tablero tenso.
‫Necesitamos hacer tres cosas, en realidad, tres cosas.
‫Ese fue el primero.
‫Número uno, si pudiera escribir, sería increíble.
‫Carga el tiempo de nuestra extensión para portátil.
‫Vamos a poner una pequeña marca de verificación verde allí.
‫Y luego, el número dos es crear una devolución de llamada tensa en el tablero, que puede guardar registros en un directorio.
‫Entonces, básicamente, estos registros son cómo le está yendo a nuestro modelo durante el entrenamiento y lo pasan a nuestros modelos, se ajustan a
‫la función.
‫Ahora, todavía no hemos visto la función de ajuste, pero es muy similar a la que ha visto antes.
‫Y entonces obtengo un préstamo y vamos aquí, visualizamos nuestros modelos, con los registros de entrenamiento.
‫Tenso a bordo de la función mágica, haremos esto después del entrenamiento del modelo, maravilloso.
‫Así que ahora creemos una función, hagamos el paso dos aquí.
‫Entonces, lo primero que tenemos que hacer es importar la fecha y la hora porque nuestra devolución de llamada del
‫tablero tenso, queremos poder rastrear cada experimento.
‫Y una de las mejores formas de realizar un seguimiento de un experimento es en el momento en que lo ejecutó.
‫Por eso necesitamos el horario diurno para acceder a la fecha y hora actuales.
‫Verás esto en un minuto.
‫Así que vamos a crear una función para construir un tablero tensor, devolver la llamada, hacerlo agradable y simple, crear
‫una devolución de llamada del tablero.
‫Y luego, aquí lo que vamos a hacer es crear un directorio de registro para almacenar los registros de la placa tensora.
‫Entonces, lo que podríamos configurar es solo un archivo de registro en nuestro proyecto de visión de perro.
‫Quiero Dog Vision E. S. y nueva carpeta.
‫Voy a llamar a este registro.
‫Así que aquí es donde vamos a almacenar todos los registros para nuestra devolución de llamada Tenzer.
‫Así que eliminaremos eso y ahora vamos a iniciar sesión para crear una combinación de ruta de costo variable.
‫Así que esta es la abreviatura de solo acceder a los nombres de PAF.
‫Necesitamos tener acceso a la ruta del archivo de este registro.
‫Entonces eso es lo que estamos haciendo aquí.
‫Y creará drive my drive, barra de registros de barra de visión oscura, y luego vamos a unirnos,
‫así que haz que los registros sean rastreados cada vez que ejecutemos un experimento.
‫Entonces, cada vez que ajustamos nuestro modelo, queremos crear algunos registros de entrenamiento para la fecha y hora actual.
‫Entonces aquí es donde accedemos a la fecha y hora.
‫La fecha y la hora no lo hacen ahora, no encadenan.
‫Esta línea aquí solo dice, oye, obtén la hora exacta actual en mi caso, sería el martes cinco a las veinticinco
‫de la tarde.
‫Y vamos a ir directamente desde el tiempo, podemos hacer casi cualquier formato que desee aquí,
‫pero optaremos por uno bastante estándar de año, mes, día.
‫Nuestro minuto, segundo.
‫Entonces, el directorio de registro, cada vez que ejecutamos esta función, se creará.
‫En log's.
‫Con el nombre añadido del día actual.
‫¿Tiene sentido?
‫Bueno, lo veremos cuando lo ejecutemos de todos modos.
‫Y luego queremos volver a los cuidadores del tablero Kovács Tenzer y queremos pasarlo registrado.
‫Así que mira aquí.
‫Y Abel Visualisations para Tenzer Board Transport es una herramienta de visualización provista de decenas de bajas.
‫Hermoso, por eso se llama eventos pendientes, cuatro décimas partes de lo que, incluidas las parcelas del cementerio de
‫Metrick, la capacitación, las visualizaciones gráficas, hermoso.
‫Eso es lo que queremos.
‫Y necesitamos pasarlo a lo largo de la ruta del directorio donde guardar los archivos de registro para que sean pasados por densificar.
‫Eso es exactamente lo que hemos creado.
‫Entonces.
‫Vamos, pequeña tecnología verde.
‫Ahí tienes.
‫Mi mamá, ella es maravillosa y lo haremos.
‫Así que ahora tenemos nuestra primera prueba de creación de devolución de llamada sobre devolución de llamada.
‫Y en el siguiente video, crearemos una devolución de llamada de detención temprana y luego podríamos comenzar a
‫preparar nuestro modelo para probar.
‫Ahora, en realidad, probablemente estemos listos para entrenar ahora porque estamos configurando estos experimentos que
‫queremos poder ejecutar uno tras otro.
‫Es por eso que creamos devoluciones de llamada listas para usar.
‫Así que te veré en el próximo video.
‫Crearemos una devolución de llamada de detención anticipada.