‫Wir haben also wirklich damit begonnen, zu bewerten, wie unser Hundevisionsmodell läuft, indem wir unsere Modelle visualisieren. Vorhersagen stellen Sie vor
‫eine kleine Herausforderung, bevor wir zu diesem Video kommen, in dem ein Modell gespeichert und neu geladen wird.
‫Was interessant sein könnte, ist, dass wir jetzt die Bilder, das vorhergesagte Label, die
‫vorhergesagte Wahrscheinlichkeit, das wahre Label und die Top-10-Prognosen visualisiert haben.
‫Wie könnten Sie eine Verwirrungsmatrix erstellen, um herauszufinden, wo Ihr Modell mit dem verwechselt wird, was wir haben?
‫Denken Sie also daran, dass eine Verwirrungsmatrix die vorhergesagten Labels mit den wahren Labels vergleicht und dann sagt,
‫welche?
‫Das Modell wird verwirrt, weil dies wahrscheinlich bei dieser Art von Problem und bei jeder
‫Art von Mehrklassenklassifizierung sehr hilfreich wäre.
‫Das ist also eine kleine Herausforderung für Sie, ein bisschen extracurricular.
‫Ich füge es hier ein, bevor wir ein Modell speichern und laden.
‫Lass uns hierher gehen.
‫Herausforderung.
‫Wie würden Sie mit unseren Modellen, Vorhersagen und wahren Labels eine Konfusionsmatrix erstellen?
‫So.
‫Wenn Sie es herausfinden, stellen Sie sicher, dass Sie es im Disco-Chat teilen. Sie können Ihre Arbeit teilen und anderen
‫helfen, wenn sie versuchen, es ebenfalls herauszufinden.
‫In diesem Sinne viel Glück bei der Herausforderung.
‫Erstellen wir einen kleinen Titel zum Speichern und erneuten Laden eines Modells.
‫Das ist jetzt hilfreich.
‫Natürlich hat es eine Weile gedauert, bis wir hierher gekommen sind, daher ist es sinnvoll, unseren Fortschritt zu speichern, nachdem wir das
‫Modellieren trainiert haben.
‫Lassen Sie uns herausfinden, wie wir das machen würden.
‫Ein trainiertes Modell, und es hilft auch, wenn Sie Ihre Modelle teilen möchten.
‫Deshalb wollten wir unsere Fähigkeit zur Vorhersage des Sehvermögens von Hunden an jemand anderen exportieren.
‫Wir wollten eine Webanwendung einbauen.
‫Wir müssen es möglicherweise aus unserem Labornotizbuch holen.
‫Das ist, wenn ich hier tun werde tendenziell zu fließen.
‫So speichern Sie ein Modell.
‫Also das würde ich tun.
‫Oh, der Typ ist wirklich aufgeregt, genau wie ich, genau wie wir und wieder Modelle laden, die wir hier durchlesen könnten, aber
‫was wir tun werden, ist, zuerst den Code zu schreiben.
‫Und wenn Sie dann noch ein bisschen mehr nachlesen möchten, können Sie die Dokumentation hier durchlesen.
‫Also erstellen wir eine Funktion dafür, damit wir sie für jedes Modell aufrufen können.
‫Erstellen Sie also eine Funktion zum Speichern eines Modells.
‫Und wir machen es nett und einfach, Death Save Model, Pasada Model und Suffolks sind jetzt gleich und Sie werden in einer
‫Sekunde sehen, was Suffix bedeutet.
‫Genau wie unser Protokollverzeichnis in dog vision können wir also einen neuen Ordner erstellen.
‫Kalte Modelle.
‫Und was wir tun werden, ist, wie Sie vielleicht schon erraten haben, unsere Trainingsprotokolle hier zu speichern und
‫unsere Modelle für die Hundesicht zu speichern.
‫Also behalten wir alles in diesem einen Projektordner, bleiben bei dem, was wir in unserem Projekt
‫haben, richten einen Projektordner ein.
‫Dies wird also ein bestimmtes Modell speichern, sogar ein Modell im Verzeichnis eines Modells und ein Suffix anhängen.
‫Stärke, schön und einfach, also wenn wir hierher gehen, erstellen wir ein Modellverzeichnis.
‫PAF-Name mit aktueller Uhrzeit, also genau wie unsere Zelte aus niedrigen Protokollen, die wir vor einigen Videos erstellt haben, wollen wir zunächst unser
‫Modell mit der aktuellen Uhrzeit speichern, damit wir unsere Experimente verfolgen können und los geht's um ihm
‫ein kleines Suffix zu geben.
‫Wir wissen also auch ein wenig über unser Modell.
‫Wir öffnen also nicht nur unseren Modellordner und es sind nur Zeitstempel.
‫Wir würden auch gerne wissen, auf wie viele Bilder es trainiert wurde und ähnliches.
‫Das werden wir also tun.
‫Wir gehen model equals OS path to Join, genau wie unser Tenso Board, My Drive Slash Dark Vision Slash Models und dann werden wir die aktuelle
‫Zeit anhängen oder mit der aktuellen Zeit verbinden, die wir dafür verwenden können.
‫Also Datum Uhrzeit tagsüber.
‫Nun, diese Saite von der Zeit und wir werden gehen, ja.
‫Monat für Monat, de.
‫Unsere.
‫Monat oder Minute, Sekunde.
‫OK, schön, aber jetzt wollen wir auch den Modellpfad, in dem wir das Modellverzeichnis mit unserem
‫Suffix kombinieren möchten, also modellieren Sie den Plus-Bindestrich.
‫Plus Suffolk's Pluspunkt H5.
‫Nun, wenn Sie sich fragen, was Alter fünf ist, das ist das gleiche Format des Modells, es ist nur eine Dateispezifikation,
‫genau wie JPEG.
‫Und wenn Sie sich die Dokumentation durchlesen, sind es hier irgendwo fünf.
‫Los geht's, weiß mit einem Five ext.
‫Na, bitte.
‫Das wird also die Erweiterung sein und wir möchten nur ein kleines Update für uns selbst drucken, wenn wir
‫das Modell speichern, um einen Modellpfad zu gehen.
‫DataDot, nur um uns wissen zu lassen, dass es in Bearbeitung ist und wir diese Speicherung modellieren werden.
‫Es gibt also eine Methode namens save, mit der Sie ein Modell genauso aufrufen können, wie das Modell nicht vorhersagt, und Sie übergeben
‫ihm einen Dateipfad.
‫Mal sehen, ob die Dokumentation kommt.
‫Los geht's, speichern Sie das Modell, um es zu identifizieren, speichern Sie ein Modell oder eine einzelne DFI-Datei, das ist es, was ich mit fünf
‫Jahren meinte.
‫Das ist es, was wir tun.
‫Geben Sie dann den Modellpfad zurück, da wir den Modellpfad sehen möchten.
‫Das können wir später verwenden, wenn wir wollen.
‫OK, jetzt haben wir eine Funktion zum Speichern eines Modells, während wir hier sind. Wir bauen eine Funktion zum Laden eines Modells, denn wenn
‫wir das Modell speichern, möchten wir es möglicherweise wieder laden.
‫Es ist also sinnvoll, unser trainiertes Modell zu laden und dann beide gleichzeitig zu testen, eine
‫Funktion zum Laden eines trainierten Modells zu erstellen.
‫Dies wird also dem, was wir tun, sehr ähnlich sein.
‫Also gehen wir zum Laden des Modells, ich möchte einen Modellpfad übergeben.
‫Es ist also so, hey, wir haben ein Modell gespeichert.
‫Deshalb geben wir den Modellpfad zurück.
‫Wir haben ein Modell in diesem Dateipfad gespeichert, das hier irgendwo unser Modellordner sein wird.
‫Um das Modell zu laden, möchten wir also gehen, OK, wie können wir es nennen, können wir ein gespeichertes Modell von einem angegebenen Pfad
‫laden.
‫Und dann drucken wir das gespeicherte Modell, von
‫wo aus es geladen wird.
‫Modelle laden das Modell nicht erneut, speichern und laden Modelle.
‫Dieses Lastmodell finden Sie hier.
‫Laden Sie also das Modell und wir erstellen genau das gleiche Modell neu, einschließlich seiner Gewichtungen und des Optimierers.
‫Da wir also Dutzende von Flow-Hubs verwendet haben, müssen wir hier tatsächlich etwas Besonderes tun.
‫Also Modellpfad.
‫Benutzerdefinierte Objekte, also diese Dokumentation, viele Betreuer und Zeugnisse sind der einfachste Anwendungsfall, aber da wir nicht
‫den einfachsten Anwendungsfall verwenden, verwenden wir ihn als Flugdrehkreuz-Modell.
‫Wir müssen ihm dieses kleine Wörterbuch für benutzerdefinierte Objekte übergeben.
‫Also Pflegerschicht, wir müssen es nur sagen, hey, wir haben eine unregelmäßige Schicht.
‫Also eine Schicht, die Sie in unserem Modell vorher nicht gesehen haben.
‫Und das ist alles, was wir tun müssen, also laden wir nur ein Modell aus dem Modellpfad
‫und sagen: Hey, wir haben ein benutzerdefiniertes kleines Gerät in unserem Modell.
‫Insbesondere, wo ist es gleich wieder hier oben.
‫Schauen Sie, wie viel wir getan haben, Sie sollten wirklich stolz auf sich sein.
‫Sie beobachten die Schicht dieser Habakuk-Betreuerin.
‫Das ist alles, was wir tun müssen.
‫Anstatt also nur diese Art von Schichten zu verwenden, die die traditionellen Pfleger wie vordergründig darstellen,
‫verwenden wir diese spezielle.
‫Das ist es, was wir dieser Lademodellfunktion mitteilen.
‫Und dann wollen wir das Modell zurückgeben.
‫Jetzt also der ultimative Test, lassen Sie es uns hier sagen, jetzt haben wir Funktionen zum Speichern und Laden eines trainierten Modells.
‫Stellen wir sicher, dass sie funktionieren.
‫Also speichern wir unser Modell.
‫Ausgebildet an tausend Bildern, hier kommt das Suffix ins Spiel. Da wir es also an tausend Bildern ausprobiert haben, möchten wir,
‫dass die Leute wissen, dass dies nur tausend Bilder sind.
‫Wir möchten uns selbst wissen lassen, dass dies nur tausend Bilder sind. Modellsuffix entspricht tausend Bildern.
‫Und wir werden Adam wahrscheinlich für Adam Optimizer einsetzen.
‫Falls Sie das ändern möchten, können Sie hier wirklich ein beliebiges Suffix eingeben.
‫Tausend Bilder, mobile Einheit V an Adam.
‫Das ist wahrscheinlich schön und einfach.
‫Mal sehen, was das bewirkt.
‫Und wieder ist dies nur ein kommunikativer Teil, nicht zu 100 Prozent notwendig, aber ich fand es in der Praxis sehr gut zu
‫kommunizieren, nur selbst wenn es mit sich selbst so gut ist, als wollte man es mit jemand anderem
‫teilen, sie gehen sie würden nicht Schauen Sie einfach in Ihre Modelle, Regisseur, und gehen Sie, hey,
‫welches Modell könnten sie sein, oh, hier ist ein Suffix.
‫Und dann könnten Sie ihnen vielleicht von diesem Suffix erzählen.
‫Speichern, Datei kann nicht erstellt werden, was ist hier passiert?
‫Weißt du was, genau das habe ich mir gedacht.
‫Sieh dir das an.
‫Was ist falsch an diesem Klassiker?
‫Also vertrau mir, du wirst auf diese Fehler stoßen, diese und Fehler umformen.
‫Ihre Daten in die richtige Form zu bringen, wird Sie für Ihre gesamte Maschine plagen.
‫Karrieretipps lernen sind Programm.
‫Sein schlimmster Albtraum.
‫Also gehen wir hier oben, wir werden gerettet.
‫Es gibt also einen Dateipfad zum Modell.
‫Nun, wenn wir hier ins Model-Verzeichnis kommen.
‫Da ist unser Nebenmodell, also kein High Five, wunderbar.
‫Wenn wir also davon ausgehen, testen wir jetzt unser Lastmodell.
‫Laden Sie also ein trainiertes Modell.
‫Alles, was wir tun müssen, ist, das Tausend-Bild-Modell zu laden, ein langer Albtraum, aber nur aus Gründen der Klarheit und wir
‫gehen das Modell laden, deshalb geben wir das zurück, damit wir es einfach kopieren können.
‫Nun, das sollte nicht allzu lange dauern.
‫Jetzt wird es hier wahrscheinlich einige Warnungen geben.
‫Ja, also diese Warnungen.
‫Was sagt es?
‫Sequentielle Modelle ohne Eingabe-Shape nach der ersten, wie sie ihren optimierten Zustand als Ergebnis nicht
‫neu laden, wird Ihr Modell instanziieren.
‫Das ist eine ziemlich lange Warnung.
‫Aber wenn Sie hierher kommen und die Warnung überprüfen.
‫Und ich denke, es ist eines der besten.
‫Na, bitte.
‫Dies kann zu Warnungen führen, wenn Sie ein Modell laden, das sich auf den Speicherstatus des Optimierers bezieht.
‫Diese Warnungen und ähnliche Warnungen in diesem Notebook sollen eine veraltete Nutzung verhindern und
‫können ignoriert werden.
‫Diese Warnungen können also gemäß der Dokumentation ignoriert werden, daher wäre es hilfreich, wenn sie sie einfach entfernen, anstatt sie
‫einfach ausdrucken zu lassen.
‫Aber.
‫Abgesehen davon sehen wir einfach, ob es funktioniert, wenn es funktioniert, dann ist es dort.
‫Bewerten Sie also das vorgespeicherte Modell.
‫Eine weitere Funktion, die Sie jetzt für Ihre Zugmodelle aufrufen können, ist das Auswerten und Übergeben der Datensatz-Validator-Daten.
‫Und so werden wir das ausführen.
‫Dies ist also unser Modell zum Speichern und sie sagen unser Modell nach dem Laden.
‫Bewerten Sie also das geladene Modell, den Modellpunkt, werten Sie aus.
‫Oh nein, fast hätte ich es vermasselt, habe dort Autopilot aktiviert und angefangen, über das Bildmodell des Lehrplans zu
‫tippen.
‫Werten Sie die Daten aus.
‫So.
‫Wenn alles in Ordnung ist, sollten sie es tun.
‫Gib genau das Gleiche zurück.
‫Wunderbar.
‫Dies ist also nur eine Bewertungsfunktion, um die Leistung Ihres Modells
‫auf dem Validierungssatz schnell zu bewerten, und wir können hier sagen, dass der Verlust eins Komma zwei sechs 07 beträgt, und die Genauigkeit ist genau gleich.
‫Also los gehts.
‫So speichern und laden Sie ein Modell.
‫Jetzt haben wir ein Modell gespeichert und geladen. Ich denke, es ist an der Zeit, es zu verbessern und ein Modell zu trainieren.
‫Bei uns funktioniert alles.
‫Lassen Sie uns einen mit dem vollständigen Datensatz trainieren.
‫Also mach dich bereit.
‫Lassen Sie sich begeistern.
‫Wir sehen uns im nächsten Video.
‫Wir werden versuchen, die vollständigen 10000 Bilder zu modellieren.