‫Quindi abbiamo davvero iniziato a valutare come sta andando il nostro modello di visione del cane visualizzando i nostri modelli, le previsioni
‫ti danno una piccola sfida prima di entrare in questo video, che sta salvando e ricaricando un modello.
‫Ciò che potrebbe essere interessante è ora che abbiamo visualizzato le immagini, l'etichetta prevista,
‫la probabilità prevista, l'etichetta vera e le prime 10 previsioni.
‫Come potresti creare una matrice di confusione per capire dove il tuo modello è confuso con quello che abbiamo?
‫Quindi ricorda, una matrice di confusione confronta le etichette previste con le etichette vere e poi dice
‫quali?
‫Il modello viene confuso perché probabilmente sarebbe davvero utile con questo tipo di problema e
‫utile con qualsiasi tipo di classificazione multiclasse.
‫Quindi questa è una piccola sfida per te, un po' di curriculum extra.
‫Lo metto qui prima di salvare e caricare un modello.
‫Andiamo qui.
‫Sfida.
‫Come creeresti una matrice di confusione con i nostri modelli, previsioni ed etichette vere?
‫Così.
‫Se lo capisci, assicurati di condividerlo nella chat della discoteca, puoi condividere il tuo lavoro e aiutare gli altri
‫se anche loro stanno cercando di capirlo.
‫Detto questo, buona fortuna con la sfida.
‫Creiamo un piccolo titolo per salvare e ricaricare un modello.
‫Ora, questo è utile.
‫Ovviamente ci è voluto un po' per arrivare qui, quindi ha senso voler salvare i nostri progressi dopo che ci siamo addestrati
‫a modellare.
‫Scopriamo come lo faremmo.
‫Un modello addestrato e aiuta anche se vuoi condividere i tuoi modelli.
‫Quindi volevamo esportare la nostra capacità di previsione della visione del cane su qualcun altro.
‫Volevamo inserire un'applicazione Web.
‫Potremmo aver bisogno di tirarlo fuori dal nostro quaderno di laboratorio.
‫Quindi è quando ho intenzione di fare qui tende a fluire.
‫Come salvare un modello.
‫Quindi questo è quello che farei.
‫Oh, quel ragazzo è davvero eccitato, proprio come me, proprio come noi e caricare di nuovo i modelli che potremmo leggere
‫qui, ma quello che faremo è scrivere prima il codice.
‫E poi, se vuoi leggere un po' di più, puoi leggere la documentazione qui.
‫Quindi creeremo una funzione per farlo in modo da poterla chiamare su qualsiasi modello.
‫Quindi crea una funzione per salvare un modello.
‫E lo faremo in modo semplice e carino, modello salva morte, modello pasada e suffolk uguali ora e vedrai cosa significa
‫suffisso in un secondo.
‫Quindi, proprio come la nostra directory di registro in dog vision, potremmo creare una nuova cartella.
‫Modelli freddi.
‫E quello che faremo è, come avrai intuito, salvare i nostri registri di addestramento qui e salvare i
‫nostri modelli per la visione del cane.
‫Quindi teniamo tutto all'interno di quella cartella di progetto, attenendoci a ciò che abbiamo nel nostro
‫progetto, impostando una cartella di progetto.
‫Quindi questo andrà a salvare un dato modello, anche il modello nella directory di un modello e aggiungerà un suffisso.
‫Forza, bello e semplice, quindi se andiamo qui, creiamo una directory modello.
‫Nome PAF con l'ora corrente, quindi proprio come richiamano le nostre tende di registri bassi che abbiamo creato alcuni video fa, vogliamo, prima di
‫tutto, salvare il nostro modello con l'ora corrente in modo da poter tenere traccia dei nostri esperimenti e andare
‫per dargli un piccolo suffisso.
‫Quindi sappiamo anche qualcosa sul nostro modello.
‫Quindi non stiamo solo aprendo la nostra cartella dei modelli e sono solo i timestamp.
‫Vorremmo anche sapere su quante immagini è stato addestrato e cose del genere.
‫Quindi è quello che faremo.
‫Andremo modello uguale al percorso del sistema operativo da unire proprio come la nostra tenso board, i miei modelli di barra di visione oscura della barra dell'unità e quindi lo
‫aggiungeremo o lo uniremo con l'ora corrente che possiamo usare per la data e l'ora.
‫Quindi data ora giorno.
‫Ora, quella stringa dal tempo e andremo, sì.
‫Mese per mese, de.
‫I nostri.
‫Mese o minuto, secondo.
‫OK, bello, ma ora vogliamo anche il percorso del modello in cui vogliamo combinare la directory del modello
‫con il nostro suffisso, quindi modella il trattino più.
‫Più il punto più H5 di Suffolk.
‫Ora, se ti stai chiedendo quale sia l'età di cinque anni, è lo stesso formato del modello, è solo una specifica di file,
‫proprio come JPEG.
‫E se leggi la documentazione, da qualche parte qui sono cinque.
‫Ecco, salva i bianchi con un cinque ext.
‫Ci siamo.
‫Quindi questa sarà l'estensione e vogliamo solo stampare un piccolo aggiornamento per noi stessi se salviamo il
‫modello per seguire un percorso del modello.
‫DataDot solo per farci sapere che è in corso e modelleremo quel salvataggio.
‫Quindi c'è un metodo chiamato save che puoi chiamare su un modello proprio come model not forecast e gli passi un percorso
‫di file.
‫Vediamo se arriverà la documentazione.
‫Ecco, salva il modello per identificare, salva il modello o il singolo file DFI, quindi è quello che intendevo con cinque
‫anni.
‫Quindi è quello che stiamo facendo.
‫E poi restituire il percorso del modello perché vogliamo vedere il percorso del modello.
‫Possiamo usarlo in seguito, se vogliamo.
‫OK, ora abbiamo una funzione per salvare un modello mentre siamo qui, creeremo una funzione per caricare un modello perché
‫se salviamo il modello, vogliamo potenzialmente caricarlo di nuovo.
‫Quindi ha senso caricare il nostro modello addestrato e poi li testeremo entrambi contemporaneamente, creando
‫una funzione per caricare un modello addestrato.
‫Quindi questo sarà molto simile a quello che facciamo noi.
‫Quindi andiamo a caricare il modello, voglio passare in un percorso del modello.
‫Quindi è proprio come, ehi, abbiamo salvato un modello.
‫Questo è il motivo per cui restituiamo il percorso del modello.
‫Abbiamo salvato un modello in questo percorso file, che sarà la nostra cartella dei modelli da qualche parte qui.
‫E così per caricare il modello, vogliamo andare, OK, come possiamo chiamare possiamo caricare un modello salvato da un percorso specificato.
‫E poi andiamo a stampare f gonfiando il modello salvato da dove lo sta caricando suggerisce che questo è solo per la
‫nostra sanità mentale per assicurarci di caricare il modello giusto, non i tefft spaventatori.
‫I modelli non caricano nuovamente il modello salvando e caricando i modelli.
‫Troverai questo modello di carico qui.
‫Quindi carica il modello e andiamo a ricreare esattamente lo stesso modello, inclusi i suoi pesi e l'ottimizzatore.
‫Quindi, poiché abbiamo usato decine di hub di flusso, in realtà abbiamo bisogno di fare una piccola cosa speciale qui.
‫Quindi modello di percorso.
‫Oggetti personalizzati, quindi questa documentazione, molti assistenti e testimoniano la documentazione è il caso d'uso più semplice, ma poiché non stiamo usando il
‫caso d'uso più semplice, lo stiamo usando come un modello di hub di volo.
‫Dobbiamo passargli questo piccolo dizionario di oggetti personalizzati.
‫Quindi lo strato degli assistenti, dobbiamo solo dirlo, ehi, abbiamo uno strato irregolare.
‫Quindi uno strato che non avresti mai visto prima nel nostro modello.
‫E questo è tutto ciò che dobbiamo fare, quindi tutto ciò che stiamo facendo è caricare un modello dal percorso
‫del modello e dire, ehi, abbiamo un piccolo pezzo di equipaggiamento personalizzato nel nostro modello.
‫In particolare, dov'è di nuovo qui.
‫Guarda quanto abbiamo fatto, dovresti essere davvero orgoglioso di te stesso.
‫Stai guardando il livello di questa badante di Abacuc.
‫Questo è tutto ciò che dobbiamo fare.
‫Quindi, invece di usare solo questo tipo di strati, che sono gli assistenti tradizionali come ostensivamente,
‫stiamo usando questo speciale.
‫Quindi questo è ciò che stiamo dicendo a questa funzione del modello di carico.
‫E poi vogliamo restituire il modello.
‫Quindi ora il test definitivo, mettiamolo qui, ora abbiamo le funzioni per salvare e caricare un modello addestrato.
‫Assicuriamoci che funzionino.
‫Quindi quello che faremo è salvare il nostro modello.
‫Addestrato su mille immagini, quindi è qui che entra in gioco il suffisso, quindi poiché l'abbiamo provato su mille immagini, vogliamo
‫che le persone sappiano che si tratta solo di mille immagini.
‫Vogliamo noi stessi sapere che questo è solo un suffisso del modello di mille immagini uguale a mille immagini.
‫E probabilmente metteremo lì Adam per Adam Optimizer.
‫Nel caso volessi cambiarlo, potresti davvero mettere qualsiasi suffisso tu voglia qui.
‫Mille immagini, unità mobile V ad Adam.
‫Probabilmente è carino e semplice.
‫Quindi vediamo cosa fa.
‫E ancora, questa è solo una parte comunicativa, non necessaria al 100%, ma ho scoperto che in pratica è molto
‫bello comunicare, anche se è per te stesso e se volessi condividere con qualcun altro, loro
‫non lo farebbero guarda nei tuoi modelli, regista, e vai, ehi, qual è il
‫modello che potrebbero andare, oh, c'è un suffisso qui.
‫E poi forse potresti dire loro di quel suffisso.
‫Salvataggio in corso, impossibile creare il file, cosa è successo qui?
‫Sai una cosa, è esattamente quello che pensavo.
‫Guarda quello.
‫Cosa c'è che non va in quel classico?
‫Quindi, fidati di me, ti imbatterai in questi errori, questi e rimodellerai gli errori.
‫Mettere i tuoi dati nella forma giusta ti affliggerà per l'intera macchina.
‫Gli errori di battitura della carriera di apprendimento sono un programma.
‫Il suo peggior incubo.
‫Quindi andiamo quassù, andiamo salvati.
‫Quindi c'è un percorso di file per il modello.
‫Ora, se arriviamo qui nella directory dei modelli.
‫Ecco, c'è il nostro modello laterale, quindi non dare il cinque, meraviglioso.
‫Quindi, se usiamo x, testiamo ora il nostro modello di carico.
‫Quindi carica un modello addestrato.
‫Quindi tutto ciò che dobbiamo fare è caricare un modello di migliaia di immagini, un lungo incubo, ma solo per chiarezza e
‫caricare il modello, ecco perché lo restituiamo in modo da poter semplicemente copiare quello che sono.
‫Beh, non dovrebbe volerci troppo tempo.
‫Ora probabilmente avremo alcuni avvertimenti qui.
‫Sì, quindi questi avvertimenti.
‫Cosa sta dicendo?
‫Modelli sequenziali senza una forma di input oltre la prima, ad esempio non ricaricare il loro stato
‫ottimizzato di conseguenza, creando un'istanza del modello.
‫È un avvertimento abbastanza lungo.
‫Ma se vieni qui e controlli l'avvertimento.
‫E penso che sia uno dei migliori.
‫Ci siamo.
‫Questo può generare avvisi se si carica un modello relativo allo stato di salvataggio dell'ottimizzatore.
‫Questi avvisi e avvisi simili in questo notebook servono a scoraggiare l'utilizzo obsoleto e
‫possono essere ignorati.
‫Quindi questi avvertimenti possono essere ignorati in base alla documentazione, quindi sarebbe utile se li rimuovessero semplicemente
‫piuttosto che semplicemente stamparli.
‫Ma.
‫A parte questo, vediamo solo se funziona, se funziona, allora è tutto qui.
‫Quindi valuta il modello pre salvato.
‫Ora, un'altra funzione che puoi chiamare sui tuoi modelli di treno è valutare e passare i dati del validatore del set di dati.
‫E quindi lo eseguiremo.
‫Quindi questo è il nostro modello per salvarlo e dicono il nostro modello dopo averlo caricato.
‫Quindi valuta il modello caricato, il punto del modello, valuta.
‫Oh no, ho quasi fatto un casino, ho attivato il pilota automatico e ho iniziato a digitare sul modello dell'immagine del
‫programma.
‫Valuta i dati.
‫Così.
‫Se tutto va bene, dovrebbero.
‫Restituisci la stessa identica cosa.
‫Meraviglioso.
‫Quindi questa è solo una funzione di valutazione per valutare rapidamente le prestazioni
‫del tuo modello sul set di convalida e possiamo dire che qui la perdita è uno virgola due sei 07, uguale a questo, e la precisione è esattamente la stessa.
‫Quindi ci siamo.
‫Come salvare e caricare un modello.
‫Ora, abbiamo salvato e caricato un modello, penso che sia il momento, penso che sia il momento di fare un passo avanti e addestrare un modello.
‫Abbiamo tutto funzionante.
‫Addestriamone uno sull'intero set di dati.
‫Quindi preparati.
‫Lasciati emozionare.
‫Ci vediamo nel prossimo video.
‫Proveremo a modellare le 10000 immagini complete.