‫Dus we zijn echt begonnen met het evalueren van hoe ons hondenvisiemodel gaat door onze modellen te visualiseren, voorspellingen geven
‫je een beetje een uitdaging voordat we aan deze video beginnen, die een model opslaat en herlaadt.
‫Wat interessant zou kunnen zijn, is nu we de afbeeldingen, het voorspelde label, de voorspelde
‫waarschijnlijkheid, het echte label en de top 10 voorspellingen hebben gevisualiseerd.
‫Hoe kun je een verwarringsmatrix maken om erachter te komen waar je model verward is met wat we hebben?
‫Dus onthoud dat een verwarringsmatrix de voorspelde labels vergelijkt met de echte labels en dan zegt
‫welke?
‫Het model raakt in de war omdat dat waarschijnlijk erg nuttig zou zijn bij dit soort problemen en nuttig zou
‫zijn bij elke vorm van classificatie met meerdere klassen.
‫Dus dat is een kleine uitdaging voor jou, een beetje extra curriculair.
‫Ik zal het hier plaatsen voordat we een model opslaan en laden.
‫Laten we hierheen gaan.
‫Uitdaging.
‫Hoe zou je een verwarringsmatrix creëren met onze modellen, voorspellingen en ware labels?
‫Dus.
‫Als je er toch achter komt, zorg er dan voor dat je het deelt in de disco-chat, je kunt je werk delen en anderen
‫helpen als ze het ook proberen uit te zoeken.
‫Dat gezegd hebbende, succes met de uitdaging.
‫Laten we een kleine titel maken om een model op te slaan en opnieuw te laden.
‫Dit is handig.
‫Het heeft natuurlijk even geduurd voordat we hier waren, dus het is logisch dat we onze voortgang willen opslaan nadat we hebben getraind
‫om te modelleren.
‫Laten we uitzoeken hoe we dat zouden doen.
‫Een getraind model, en het helpt ook als je je modellen wilt delen.
‫Dus wilden we onze voorspellingsmogelijkheid voor het zien van honden naar iemand anders exporteren.
‫We wilden een webapplicatie inbouwen.
‫We moeten het misschien uit ons lab-notitieboekje halen.
‫Dus dat is wanneer ik hier ga doen neigt te stromen.
‫Hoe een model op te slaan.
‫Dit is dus wat ik zou doen.
‫Oh, die man is echt opgewonden, net als ik, net als wij en laadt opnieuw modellen die we hier kunnen lezen, maar wat
‫we gaan doen is dat we eerst de code gaan schrijven.
‫En als u wat meer wilt lezen, kunt u hier de documentatie doorlezen.
‫Dus we zullen een functie maken om het te doen, zodat we het op elk model kunnen aanroepen.
‫Maak dus een functie om een model op te slaan.
‫En we zullen het mooi en simpel doen, death save model, pasada model en suffolks zijn gelijk aan nu en je zult
‫zo zien wat suffix betekent.
‫Dus net als onze logdirectory in dog vision, kunnen we een nieuwe map maken.
‫Koude modellen.
‫En wat we gaan doen is, zoals je misschien al geraden hebt, opslaan dat we onze trainingslogboeken hier
‫hebben en onze modellen opslaan voor hondenvisie.
‫Dus we houden het allemaal in die ene projectmap, vasthouden aan wat we in ons
‫project hebben, een projectmap opzetten.
‫Dus dit gaat een bepaald model sabes geven, zelfs een model in de directory van een model en voegt een achtervoegsel toe.
‫Kracht, lekker simpel, dus als we hierheen gaan, laten we dan een modellenlijst maken.
‫PAF-naam met de huidige tijd, dus net zoals onze tenten met lage logbestanden terugbellen die we een paar video's geleden hebben gemaakt, willen we
‫allereerst ons model opslaan met de huidige tijd, zodat we onze experimenten kunnen volgen en we gaan om het
‫een klein achtervoegsel te geven.
‫Dus we weten ook een beetje over ons model.
‫Dus we openen niet alleen onze modellenmap, het zijn alleen tijdstempels.
‫We zouden ook graag willen weten op hoeveel afbeeldingen het is getraind en dat soort dingen.
‫Dus dat gaan we doen.
‫We gaan model gelijk aan OS-pad om mee te doen, net als ons tenso-bord, mijn drive slash dark vision slash-modellen en dan zullen we
‫het toevoegen of samenvoegen met de huidige tijd die we daarvoor kunnen gebruiken.
‫Dus datum tijd overdag.
‫Nu, die snaar uit de tijd en we gaan, ja.
‫Maand na maand, de.
‫Ons.
‫Maand of minuut, seconde.
‫OK, mooi, maar nu willen we ook een modelpad waar we de modeldirectory willen combineren
‫met ons achtervoegsel, dus modelleer het plus-streepje.
‫Plus Suffolk's plus punt H5.
‫Nu, als je je afvraagt hoe oud vijf is, dat is hetzelfde modelformaat, het is gewoon een bestandsspecificatie, net
‫als JPEG.
‫En als je de documentatie doorleest, is het hier ergens vijf.
‫Daar gaan we, red blanken met een vijf ext.
‫Daar gaan we.
‫Dus dat wordt de extensie en we willen gewoon een kleine update voor onszelf afdrukken als we het
‫model opslaan om een modelpad te gaan.
‫DataDot alleen om ons te laten weten dat het bezig is en we gaan die opslag modelleren.
‫Er is dus een methode genaamd opslaan die u een model kunt aanroepen, net als model niet voorspellen en u geeft het een
‫bestandspad door.
‫Eens kijken of de documentatie zal verschijnen.
‫Daar gaan we, sla het model op om te identificeren, sla het model of een enkel DFI-bestand op, dus dat bedoelde ik met
‫vijf jaar.
‫Dus dat is wat we doen.
‫En retourneer dan het modelpad omdat we het modelpad willen zien.
‫We kunnen dat later gebruiken als we dat willen.
‫OK, nu hebben we een functie om een model op te slaan terwijl we hier zijn, we zullen een functie bouwen om een model te laden,
‫want als we het model opslaan, willen we dat mogelijk weer laden.
‫Het is dus logisch om ons getrainde model te laden en dan zullen we ze beide tegelijkertijd testen,
‫een functie maken om een getraind model te laden.
‫Dus deze gaat erg lijken op wat we doen.
‫Dus we gaan het model laden, ik wil een modelpad doorgeven.
‫Dus het is net als, hé, we hebben een model gered.
‫Daarom retourneren we het modelpad.
‫We hebben een model opgeslagen in dit bestandspad, dat ergens hier onze map met modellen zal zijn.
‫En dus om het model te laden, willen we gaan, OK, hoe kunnen we het noemen, we kunnen een opgeslagen model laden vanaf een opgegeven
‫pad.
‫En dan gaan we printen f opgeblazen opgeslagen model van waaruit het wordt geladen, suggereert dat dit alleen voor ons eigen verstand
‫is om ervoor te zorgen dat we het juiste modelmodel laden, niet tefft scarers.
‫Modellen laden model niet opnieuw om modellen op te slaan en te laden.
‫U vindt dit belastingsmodel hier.
‫Dus laad het model en we gaan exact hetzelfde model opnieuw maken, inclusief de gewichten en de optimizer.
‫Dus omdat we tientallen flow-hubs hebben gebruikt, moeten we hier iets speciaals doen.
‫Modelpad dus.
‫Aangepaste objecten, dus deze documentatie, veel verzorgers en getuigendocumentatie is van de eenvoudigste use case, maar aangezien we niet de
‫eenvoudigste use case gebruiken, gebruiken we het als een flight hub-model.
‫We moeten dit kleine woordenboek voor aangepaste objecten doorgeven.
‫Dus verzorgerslaag, we moeten het gewoon vertellen, hé, we hebben een onregelmatige laag.
‫Dus een laag die je in ons model nog niet eerder zou hebben gezien.
‫En dat is alles wat we hoeven te doen, dus we hoeven alleen maar een model van het modelpad te
‫laden en te zeggen, hey, we hebben een aangepast klein apparaat in ons model.
‫In het bijzonder, waar is het hier terug.
‫Kijk eens hoeveel we hebben gedaan, je mag echt trots op jezelf zijn.
‫Je kijkt naar de verzorger van deze Habakuk.
‫Dat is alles wat we moeten doen.
‫Dus in plaats van alleen dit soort lagen te gebruiken, zoals de traditionele verzorgers ogenschijnlijk gebruiken,
‫gebruiken we deze speciale.
‫Dus dat is wat we deze functie van het laadmodel vertellen.
‫En dan willen we het model terugsturen.
‫Dus nu de ultieme test, laten we hem hier plaatsen, nu hebben we functies om een getraind model op te slaan en te laden.
‫Laten we ervoor zorgen dat ze werken.
‫Dus wat we gaan doen is dat we ons model redden.
‫Getraind op duizend afbeeldingen, dus hier komt het achtervoegsel om de hoek kijken, dus omdat we het op duizend afbeeldingen hebben geprobeerd,
‫willen we dat mensen weten dat dit maar duizend afbeeldingen zijn.
‫We willen onszelf laten weten dat dit slechts duizend afbeeldingen zijn, modelachtervoegsel is gelijk aan duizend afbeeldingen.
‫En we zullen Adam waarschijnlijk daar plaatsen voor Adam Optimizer.
‫Als je dat zou willen veranderen, zou je hier echt elk achtervoegsel kunnen plaatsen dat je wilt.
‫Duizend afbeeldingen, mobiele eenheid V naar Adam.
‫Dat is waarschijnlijk leuk en eenvoudig.
‫Dus laten we eens kijken wat dit doet.
‫En nogmaals, dit is gewoon een communicatief gedeelte, niet 100 procent nodig, maar ik vond in de praktijk dat het heel goed is
‫om te communiceren, ook al is het voor jezelf en als je het met iemand anders wilt delen, ze
‫gaan ze niet kijk gewoon in je modellen, directeur, en ga, hé, welk model is dat wat
‫ze zouden kunnen gaan, oh, er is een achtervoegsel hier.
‫En dan zou je ze misschien over dat achtervoegsel kunnen vertellen.
‫Bezig met opslaan, kan geen bestand maken, wat is hier gebeurd?
‫Weet je wat, het is precies wat ik dacht.
‫Moet je zien.
‫Wat is er mis met die klassieker?
‫Dus deze, geloof me, je zult deze fouten tegenkomen, deze en fouten opnieuw vormgeven.
‫Uw gegevens in de juiste vorm krijgen, zal u voor uw hele machine plagen.
‫Typefouten in de leercarrière zijn een programma.
‫Zijn ergste nachtmerrie.
‫Dus we gaan hier naar boven, we gaan gered.
‫Er is dus een bestandspad naar het model.
‫Nu, als we hier in de modellenlijst komen.
‫Daar gaan we, daar is ons zijmodel, dus geen high five, geweldig.
‫Dus als we daar x uit halen, laten we nu ons belastingsmodel testen.
‫Dus laad een getraind model.
‫Dus het enige wat we hoeven te doen is dat we een duizend afbeeldingsmodel gaan laden, een lange nachtmerrie, maar voor de duidelijkheid
‫en we gaan het model laden, daarom geven we dat terug, zodat we dat gewoon kunnen kopiëren.
‫Nou, dat mag niet te lang duren.
‫Nu zullen hier waarschijnlijk enkele waarschuwingen worden gegeven.
‫Ja, dus deze waarschuwingen.
‫Wat zegt het?
‫Sequentiële modellen zonder een invoervorm voorbij de eerste, zoals het niet herladen van hun geoptimaliseerde staat als
‫resultaat, waardoor uw model wordt geïnstantieerd.
‫Dat is een vrij lange waarschuwing.
‫Maar als je naar hier komt en de waarschuwing controleert.
‫En ik denk dat het een van de toppers is.
‫Daar gaan we.
‫Dit kan waarschuwingen genereren als u een model laadt met betrekking tot de opslagstatus van de optimizer.
‫Deze waarschuwingen en soortgelijke waarschuwingen in deze notebook zijn bedoeld om verouderd gebruik te ontmoedigen en
‫kunnen worden genegeerd.
‫Dus deze waarschuwingen kunnen worden genegeerd volgens de documentatie, dus het zou handig zijn als ze ze gewoon verwijderen in plaats van
‫ze gewoon te laten afdrukken.
‫Maar.
‫Afgezien daarvan, laten we gewoon kijken of het werkt, als het werkt, dan is dat waar alles.
‫Dus evalueer het vooraf opgeslagen model.
‫Een andere functie die u op uw treinmodellen kunt gebruiken, is het evalueren en doorgeven van de validatorgegevens van de dataset.
‫En dus gaan we dat uitvoeren.
‫Dit is dus ons model om het op te slaan en ze zeggen ons model nadat het is geladen.
‫Dus evalueer het geladen model, de modelpunt, evalueer.
‫Oh nee, ik had het bijna verprutst, ging daar op de automatische piloot en begon te typen over het
‫syllabub-beeldmodel.
‫Evalueer de gegevens.
‫Dus.
‫Als alles goed is, zouden ze dat moeten doen.
‫Retourneer precies hetzelfde.
‫Prachtig.
‫Dit is dus slechts een evaluatiefunctie om snel de prestaties van uw
‫model op de validatieset te evalueren en we kunnen hier zeggen dat het verlies één punt twee zes 07 is, hetzelfde als dit, en de nauwkeurigheid is exact hetzelfde.
‫Dus daar gaan we.
‫Een model opslaan en laden.
‫Nu, we hebben een model opgeslagen en geladen, ik denk dat het tijd is. Ik denk dat het tijd is om het op te voeren en een model te trainen.
‫We hebben het allemaal werkend.
‫Laten we er een trainen op de volledige dataset.
‫Dus bereid je voor.
‫Maak jezelf enthousiast.
‫Ik zie je in de volgende video.
‫We gaan proberen de volledige 10000 afbeeldingen te modelleren.