‫Nous avons donc vraiment commencé à évaluer l'évolution de notre modèle de vision canine en visualisant nos modèles, les prédictions vous donnent en
‫quelque sorte un petit défi avant d'entrer dans cette vidéo, qui consiste à enregistrer et recharger un modèle.
‫Ce qui peut être intéressant, c'est maintenant que nous avons visualisé les images, l'étiquette prédite,
‫la probabilité prédite, la vraie étiquette et les 10 meilleures prédictions.
‫Comment pourriez-vous créer une matrice de confusion pour déterminer où votre modèle est confondu avec ce que nous avons ?
‫Alors rappelez-vous, une matrice de confusion compare les étiquettes prédites aux vraies étiquettes, puis dit lesquelles
‫?
‫Le modèle devient confus parce que ce serait probablement très utile avec ce genre de problème et
‫utile avec tout type de classification multiclasse.
‫C'est donc un petit défi pour vous, un petit extrascolaire.
‫Je vais le mettre ici avant de sauvegarder et de charger un modèle.
‫Allons ici.
‫Défi.
‫Comment créeriez-vous une matrice de confusion avec nos modèles, prédictions et vraies étiquettes ?
‫Donc.
‫Si vous le comprenez, assurez-vous de le partager dans le chat disco, vous pouvez partager votre travail et aider les
‫autres s'ils essaient également de le comprendre.
‫Cela étant dit, bonne chance pour le défi.
‫Créons un petit titre pour sauvegarder et recharger un modèle.
‫Maintenant, c'est utile.
‫Bien sûr, il nous a fallu un certain temps pour arriver ici, il est donc logique de vouloir sauvegarder nos progrès après nous être
‫entraînés à modéliser.
‫Voyons comment nous ferions cela.
‫Un modèle entraîné, et cela aide également si vous souhaitez partager vos modèles.
‫Nous voulions donc exporter notre capacité de prédiction de vision de chien à quelqu'un d'autre.
‫Nous voulions mettre dans une application Web.
‫Nous devrons peut-être le sortir de notre cahier de laboratoire.
‫C'est donc à ce moment que je vais faire ici tendance à couler.
‫Comment enregistrer un modèle.
‫C'est donc ce que je ferais.
‫Oh, ce gars est vraiment excité, tout comme moi, tout comme nous et charger à nouveau des modèles que nous pourrions lire ici, mais ce
‫que nous allons faire, c'est que nous allons d'abord écrire le code.
‫Et puis si vous voulez en savoir un peu plus, vous pouvez lire la documentation ici.
‫Nous allons donc créer une fonction pour le faire afin que nous puissions l'appeler sur n'importe quel modèle.
‫Créez donc une fonction pour enregistrer un modèle.
‫Et nous allons le faire gentiment et simplement, le modèle de sauvegarde de la mort, le modèle pasada et les suffolks sont égaux maintenant et vous verrez ce que
‫signifie le suffixe dans une seconde.
‫Ainsi, tout comme notre répertoire de journaux dans dog vision, nous pourrions créer un nouveau dossier.
‫Modèles froids.
‫Et ce que nous allons faire, comme vous l'avez peut-être deviné, c'est de sauvegarder nos journaux d'entraînement ici et de
‫sauvegarder nos modèles dans la vision du chien.
‫Donc, nous gardons tout dans ce dossier de projet, en nous en tenant à ce que nous avons dans notre
‫projet, en créant un dossier de projet.
‫Cela va donc mettre un modèle donné, voire un modèle dans le répertoire d'un modèle et y ajouter un suffixe.
‫Force, beau et simple, donc si nous allons ici, créons un répertoire de modèles.
‫Nom PAF avec l'heure actuelle, donc tout comme nos tentes de rappel de logs faibles que nous avons créé il y a quelques vidéos, nous
‫voulons, tout d'abord, enregistrer notre modèle avec l'heure actuelle afin que nous puissions suivre nos expériences et nous allons
‫pour lui donner un petit suffixe.
‫Nous connaissons donc aussi un peu notre modèle.
‫Nous n'ouvrons donc pas seulement notre dossier de modèles et ce ne sont que des horodatages.
‫Nous aimerions également savoir sur combien d'images il a été formé et des trucs comme ça.
‫C'est donc ce que nous allons faire.
‫Nous allons utiliser le modèle égal au chemin du système d'exploitation à joindre, tout comme notre carte Tenso, mes modèles de barre oblique de vision sombre, puis nous l'ajouterons ou
‫le joindrons à l'heure actuelle que nous pourrons utiliser l'heure de la date pour cela.
‫Donc date heure de jour.
‫Maintenant, cette chaîne de temps et nous allons y aller, ouais.
‫Mois par mois, de.
‫Notre.
‫Mois ou minute, seconde.
‫OK, beau, mais maintenant nous voulons aussi le chemin du modèle où nous voulons combiner le répertoire du
‫modèle avec notre suffixe, donc modélisez le trait d'union plus.
‫Plus Suffolk's plus point H5.
‫Maintenant, si vous vous demandez quel est l'âge de cinq ans, c'est le même format de modèle, c'est juste une spécification de fichier,
‫tout comme JPEG.
‫Et si vous lisez la documentation, c'est quelque part ici, c'est cinq.
‫Et voilà, sauvez les blancs avec un cinq postes.
‫On y va.
‫Cela va donc être l'extension et nous voulons juste imprimer une petite mise à jour pour nous-mêmes si vous enregistrez
‫le modèle pour suivre un chemin de modèle.
‫DataDot juste pour nous faire savoir que c'est en cours et nous allons modéliser cette sauvegarde.
‫Il existe donc une méthode appelée save que vous pouvez appeler sur un modèle tout comme model not predict et vous lui transmettez un
‫chemin de fichier.
‫Voyons si la documentation arrivera.
‫Et voilà, enregistrez le modèle à identifier, enregistrez le modèle ou un seul fichier DFI, c'est donc ce que j'entendais par cinq
‫ans.
‫C'est donc ce que nous faisons.
‫Et puis retournez le chemin du modèle parce que nous voulons voir le chemin du modèle.
‫Nous pouvons l'utiliser plus tard si nous le voulons.
‫OK, maintenant nous avons une fonction pour enregistrer un modèle pendant que nous sommes ici, nous allons créer une fonction pour charger un modèle
‫car si nous sauvegardons le modèle, nous voulons potentiellement le recharger.
‫Il est donc logique de charger notre modèle entraîné, puis nous les testerons tous les deux en même
‫temps, créerons une fonction pour charger un modèle entraîné.
‫Donc celui-ci va être très similaire à ce que nous faisons.
‫Alors on va charger le modèle, je veux passer dans un chemin du modèle.
‫Donc, c'est comme, hé, nous avons enregistré un modèle.
‫C'est pourquoi nous retournons le chemin du modèle.
‫Nous avons enregistré un modèle dans ce chemin de fichier, qui sera notre dossier modèles quelque part ici.
‫Et donc pour charger le modèle, nous voulons aller, OK, comment pouvons-nous appeler nous pouvons aller charger un modèle enregistré à partir d'un chemin
‫spécifié.
‫Et puis nous allons imprimer le modèle enregistré f ballonnement d'où il le charge, ce qui suggère que c'est juste pour notre propre santé mentale
‫pour nous assurer que nous chargeons le bon modèle de modèle, pas les effaroucheurs de tefft.
‫Les modèles ne chargent plus le modèle en enregistrant et en chargeant les modèles.
‫Vous trouverez ce modèle de charge ici.
‫Alors chargez le modèle et nous allons recréer exactement le même modèle, y compris ses poids et l'optimiseur.
‫Donc, parce que nous avons utilisé des dizaines de concentrateurs de flux, nous devons en fait faire une petite chose spéciale ici.
‫Donc chemin modèle.
‫Les objets personnalisés, donc cette documentation, de nombreux soignants et la documentation de témoignage sont du cas d'utilisation le plus simple, mais comme nous n'utilisons
‫pas le cas d'utilisation le plus simple, nous l'utilisons comme modèle de hub de vol.
‫Il faut lui passer ce petit dictionnaire d'objets personnalisés.
‫Donc la couche des soignants, on a juste besoin de le dire, hé, nous avons une couche irrégulière.
‫Une couche que vous n'auriez jamais vue auparavant dans notre modèle.
‫Et c'est tout ce que nous avons à faire, donc tout ce que nous faisons est de charger un modèle à partir du
‫chemin du modèle et de dire, hé, nous avons un petit équipement personnalisé dans notre modèle.
‫En particulier, où est-il juste de retour ici.
‫Regardez tout ce que nous avons fait, vous devriez être vraiment fier de vous.
‫Vous regardez cette couche de soignant Habacuc.
‫C'est tout ce que nous avons à faire.
‫Donc, au lieu d'utiliser simplement ce genre de couches, qui sont les soignants traditionnels comme ostensiblement,
‫nous utilisons celle-ci spéciale.
‫C'est donc ce que nous disons à cette fonction de modèle de charge.
‫Et puis nous voulons retourner le modèle.
‫Alors maintenant, le test ultime, mettons-le ici, maintenant nous avons des fonctions pour enregistrer et charger un modèle entraîné.
‫Assurons-nous qu'ils fonctionnent.
‫Donc, ce que nous allons faire, c'est enregistrer notre modèle.
‫Formé sur mille images, c'est donc là qu'intervient le suffixe, donc parce que nous l'avons essayé sur mille images, nous voulons
‫que les gens sachent qu'il ne s'agit que de mille images.
‫Nous voulons nous-mêmes savoir que ce n'est que mille suffixe de modèle d'image équivaut à mille images.
‫Et nous mettrons probablement Adam là-bas pour Adam Optimizer.
‫Au cas où vous voudriez changer cela, vous pouvez vraiment mettre le suffixe que vous voulez ici.
‫Mille images, unité mobile V à Adam.
‫C'est probablement agréable et simple.
‫Voyons donc ce que cela fait.
‫Et encore une fois, ce n'est qu'une partie communicative, pas nécessaire à 100%, mais j'ai trouvé dans la pratique que c'était très bien
‫de communiquer, même si c'est avec vous-même ainsi que si vous vouliez partager avec quelqu'un d'autre, ils y
‫vont ils ne le feraient pas regardez simplement dans vos modèles, réalisateur, et allez, hé, quel modèle
‫ils pourraient choisir, oh, il y a un suffixe ici.
‫Et puis peut-être que vous pourriez leur parler de ce suffixe.
‫Sauvegarde, impossible de créer le fichier, que s'est-il passé ici ?
‫Tu sais quoi, c'est exactement ce que je pensais.
‫Regarde ça.
‫Quel est le problème avec ce classique?
‫Alors, croyez-moi, vous allez rencontrer ces erreurs, ces erreurs et les reformuler.
‫Mettre vos données dans la bonne forme va vous tourmenter pour l'ensemble de votre machine.
‫Les fautes de frappe de carrière d'apprentissage sont un programme.
‫Son pire cauchemar.
‫Alors on va ici là-haut, on va sauvés.
‫Il y a donc un chemin de fichier vers le modèle.
‫Maintenant, si nous arrivons ici dans le répertoire models.
‫Et voilà, il y a notre modèle latéral, alors ne tape pas cinq, merveilleux.
‫Donc, si nous en sortons, testons maintenant notre modèle de charge.
‫Chargez donc un modèle entraîné.
‫Donc, tout ce que nous avons à faire, c'est que nous allons charger un modèle de mille images, un long cauchemar, mais juste pour plus de clarté
‫et nous allons charger le modèle, c'est pourquoi nous le retournons afin que nous puissions simplement copier ce qu'ils sont.
‫Eh bien, cela ne devrait pas prendre trop de temps.
‫Maintenant va probablement avoir quelques avertissements ici.
‫Oui, donc ces avertissements.
‫Qu'est-ce que ça dit?
‫Les modèles séquentiels sans forme d'entrée après le premier, comme ne pas recharger leur état
‫optimisé en conséquence, votre modèle instanciant.
‫C'est un avertissement assez long.
‫Mais si vous venez ici et vérifiez l'avertissement.
‫Et je pense que c'est l'un des meilleurs.
‫On y va.
‫Cela peut générer des avertissements si vous chargez un modèle lié à l'état de sauvegarde de l'optimiseur.
‫Ces avertissements et avertissements similaires dans ce bloc-notes sont en place pour décourager une utilisation obsolète
‫et peuvent être ignorés.
‫Ainsi, ces avertissements peuvent être ignorés selon la documentation, il serait donc utile qu'ils les suppriment simplement plutôt
‫que de les imprimer.
‫Mais.
‫A part ça, voyons juste si ça marche, si ça marche, alors c'est là que tout.
‫Donc, évaluez le modèle pré-enregistré.
‫Maintenant, une autre fonction que vous pouvez appeler sur vos modèles de train est d'évaluer et de transmettre les données du validateur d'ensemble de données.
‫Et donc nous allons exécuter cela.
‫C'est donc notre modèle pour l'enregistrer et ils disent notre modèle après l'avoir chargé.
‫Donc, évaluez le modèle chargé, le point du modèle, évaluez.
‫Oh non, j'ai failli me tromper, je suis passé en pilote automatique là-bas et j'ai commencé à taper sur le modèle d'image
‫syllabub.
‫Évaluer les données.
‫Donc.
‫Si tout va bien, ils devraient.
‫Renvoyez exactement la même chose.
‫Merveilleux.
‫Il s'agit donc simplement d'une fonction d'évaluation pour évaluer rapidement les performances de
‫votre modèle sur l'ensemble de validation et nous pouvons dire ici que la perte est d'un virgule deux six 07, la même que celle-ci, et la précision est exactement la même.
‫Alors on y va.
‫Comment enregistrer et charger un modèle.
‫Maintenant, nous avons enregistré et chargé un modèle, je pense qu'il est temps Je pense qu'il est temps de l'intensifier et d'entraîner un modèle.
‫Tout fonctionne.
‫Entraînons-en un sur l'ensemble de données complet.
‫Alors préparez-vous.
‫Soyez excité.
‫Je te verrai dans la prochaine vidéo.
‫Nous allons essayer de modéliser sur les 10 000 images complètes.