‫Entonces, realmente comenzamos a evaluar cómo va nuestro modelo de visión de perro visualizando nuestros modelos, las predicciones le dan un
‫pequeño desafío antes de entrar en este video, que es guardar y volver a cargar un modelo.
‫Lo interesante que podría ser ahora es que hemos visualizado las imágenes, la etiqueta predicha,
‫la probabilidad predicha, la etiqueta verdadera y las 10 predicciones principales.
‫¿Cómo podrías hacer una matriz de confusión para averiguar dónde se confunde tu modelo con lo que tenemos?
‫Entonces, recuerde, una matriz de confusión es comparar las etiquetas predichas con las etiquetas verdaderas y luego decir
‫cuáles.
‫El modelo se confunde porque eso probablemente sería realmente útil con este tipo de problema y
‫útil con cualquier tipo de clasificación multiclase.
‫Eso es un pequeño desafío para ti, un poco extracurricular.
‫Lo pondré aquí antes de que guardemos y carguemos un modelo.
‫Vayamos aquí.
‫Desafío.
‫¿Cómo crearía una matriz de confusión con nuestros modelos, predicciones y etiquetas verdaderas?
‫Entonces.
‫Si lo logras, asegúrate de compartirlo en el chat de la discoteca, puedes compartir tu trabajo y ayudar a
‫otros si también están tratando de resolverlo.
‫Dicho esto, buena suerte con el desafío.
‫Creemos un pequeño título para guardar y recargar un modelo.
‫Ahora bien, esto es útil.
‫Por supuesto, nos ha tomado un tiempo llegar aquí, por lo que tiene sentido querer guardar nuestro progreso después de haber entrenado
‫para modelar.
‫Averigüemos cómo haríamos eso.
‫Un modelo entrenado, y también ayuda si desea compartir sus modelos.
‫Así que queríamos exportar nuestra capacidad de predicción de la visión del perro a otra persona.
‫Queríamos instalar una aplicación web.
‫Es posible que debamos sacarlo de nuestro cuaderno de laboratorio.
‫Entonces ahí es cuando lo que voy a hacer aquí tiende a fluir.
‫Cómo guardar un modelo.
‫Entonces esto es lo que haría.
‫Oh, ese tipo está muy emocionado, como yo, como nosotros y cargamos modelos de nuevo que podríamos leer aquí, pero lo
‫que vamos a hacer es escribir el código primero.
‫Y luego, si desea leer un poco más, puede leer la documentación aquí.
‫Entonces crearemos una función para hacerlo, de modo que podamos llamarlo en cualquier modelo.
‫Entonces crea una función para guardar un modelo.
‫Y lo haremos de forma agradable y sencilla, modelo de guardado de muerte, modelo pasado y suffolks es igual ahora y verás lo que significa
‫el sufijo en un segundo.
‫Entonces, al igual que nuestro directorio de registro en Dog Vision, podríamos crear una nueva carpeta.
‫Modelos fríos.
‫Y lo que vamos a hacer es, como habrás adivinado, guardar que tenemos nuestros registros de entrenamiento aquí y
‫guardar nuestros modelos en la visión del perro.
‫Así que lo mantenemos todo dentro de esa carpeta de un proyecto, nos apegamos a lo que tenemos en
‫nuestro proyecto, configuramos una carpeta de proyecto.
‫Entonces esto va a ir a saber un modelo dado, incluso modelo en el directorio de un modelo y agrega un sufijo.
‫Fortaleza, agradable y simple, así que si vamos aquí, creemos un directorio modelo.
‫PAF con la hora actual, así que al igual que nuestras tiendas de registros bajos devuelven la llamada que creamos hace algunos videos, queremos, en
‫primer lugar, guardar nuestro modelo con la hora actual para poder realizar un seguimiento de nuestros experimentos y vamos
‫para darle un pequeño sufijo.
‫Así que también sabemos un poco sobre nuestro modelo.
‫Entonces, no solo estamos abriendo nuestra carpeta de modelos y solo son marcas de tiempo.
‫También nos gustaría saber en cuántas imágenes se entrenó y cosas así.
‫Entonces eso es lo que haremos.
‫Iremos al modelo igual a la ruta del sistema operativo para unirnos al igual que nuestra placa tenso, mis modelos de barra de visión oscura de barra inclinada de unidad y luego lo agregaremos
‫o lo uniremos con la hora actual que podemos usar la fecha y la hora para eso.
‫Entonces, fecha y hora durante el día.
‫Ahora, esa cadena de tiempo y nos vamos a ir, sí.
‫Mes a mes, de.
‫Nuestro.
‫Mes o minuto, segundo.
‫Bien, hermoso, pero ahora también queremos la ruta del modelo donde queremos combinar el directorio del modelo
‫con nuestro sufijo, así que modele el guión más.
‫Además del plus dot H5 de Suffolk.
‫Ahora, si se pregunta qué es la edad de cinco años, ese es el mismo formato de modelo, es solo una especificación de
‫archivo, como JPEG.
‫Y si lees la documentación, en algún lugar de aquí son cinco.
‫Ahí vamos, salvamos los blancos con un cinco ext.
‫Aquí vamos.
‫Así que esa será la extensión y solo queremos imprimir una pequeña actualización para nosotros si guardamos el modelo
‫para ir a una ruta de modelo.
‫DataDot solo para hacernos saber que está en progreso y que vamos a modelar ese guardado.
‫Entonces, hay un método llamado guardar que puede invocar en un modelo al igual que el modelo no predice y le pasa una
‫ruta de archivo.
‫Veamos si aparece la documentación.
‫Ahí vamos, guardamos el modelo para identificar, guardamos el modelo o el archivo DFI único, así que eso es lo que quise decir con
‫cinco años.
‫Entonces eso es lo que estamos haciendo.
‫Y luego devolver la ruta del modelo porque queremos ver la ruta del modelo.
‫Podemos usar eso más tarde si queremos.
‫Bien, ahora tenemos una función para guardar un modelo mientras estamos aquí, crearemos una función para cargar un modelo porque
‫si guardamos el modelo, potencialmente queremos volver a cargarlo.
‫Así que tiene sentido cargar nuestro modelo entrenado y luego los probaremos ambos al mismo tiempo,
‫crearemos una función para cargar un modelo entrenado.
‫Así que este va a ser muy similar a lo que hacemos.
‫Entonces vamos a cargar el modelo, quiero pasar una ruta de modelo.
‫Entonces es como, oye, hemos guardado un modelo.
‫Es por eso que devolvemos la ruta del modelo.
‫Hemos guardado un modelo en esta ruta de archivo, que será nuestra carpeta de modelos en algún lugar aquí.
‫Entonces, para cargar el modelo, queremos ir, OK, ¿cómo podemos llamar? Podemos cargar un modelo guardado desde una ruta especificada.
‫Y luego imprimimos el modelo guardado de hinchazón desde dónde se carga, lo que sugiere que esto es solo por nuestra
‫propia cordura para asegurarnos de que estamos cargando el modelo correcto, no tefft scarers.
‫Los modelos no vuelven a cargar el modelo guardando y cargando modelos.
‫Encontrarás este modelo de carga aquí.
‫Así que cargamos el modelo y vamos a recrear exactamente el mismo modelo, incluidos sus pesos y el optimizador.
‫Entonces, debido a que hemos usado decenas de concentradores de flujo, en realidad necesitamos hacer algo especial aquí.
‫Así que modela el camino.
‫Objetos personalizados, por lo que esta documentación, muchos cuidadores y documentación de testimonio es el caso de uso más simple, pero como no estamos usando el
‫caso de uso más simple, lo estamos usando como un modelo de centro de vuelo.
‫Necesitamos pasarle este pequeño diccionario de objetos personalizados.
‫Así que capa de cuidadores, solo tenemos que decirle, oye, tenemos una capa irregular.
‫Entonces, una capa que no habrías visto antes en nuestro modelo.
‫Y eso es todo lo que tenemos que hacer, así que todo lo que estamos haciendo es cargar un modelo desde
‫la ruta del modelo y decir, oye, tenemos un pequeño equipo personalizado en nuestro modelo.
‫En particular, ¿dónde está la copia de seguridad aquí?
‫Mira lo mucho que hemos hecho, deberías estar realmente orgulloso de ti mismo.
‫Estás viendo la capa de este cuidador de Habacuc.
‫Eso es todo lo que tenemos que hacer.
‫Entonces, en lugar de simplemente usar este tipo de capas, que son los cuidadores tradicionales como ostensivamente,
‫estamos usando esta especial.
‫Entonces eso es lo que le estamos diciendo a esta función de modelo de carga.
‫Y luego queremos devolver el modelo.
‫Así que ahora la prueba definitiva, pongámosla aquí, ahora tenemos funciones para guardar y cargar un modelo entrenado.
‫Asegurémonos de que funcionen.
‫Entonces, lo que haremos es guardar nuestro modelo.
‫Entrenado en mil imágenes, entonces aquí es donde entra el sufijo, así que porque lo probamos con mil imágenes,
‫queremos que la gente sepa que son solo mil imágenes.
‫Queremos saber que esto es solo un sufijo de modelo de mil imágenes que equivale a mil imágenes.
‫Y probablemente pondremos a Adam allí para Adam Optimizer.
‫En caso de que quisiera cambiar eso, realmente podría poner el sufijo que desee aquí.
‫Mil imágenes, unidad móvil V a Adam.
‫Probablemente sea agradable y simple.
‫Así que veamos qué hace esto.
‫Y nuevamente, esto es solo una parte comunicativa, no 100 por ciento necesaria, pero descubrí que en la práctica es
‫muy bueno comunicarse, incluso si es para ti mismo y si quisieras compartir con alguien más, ellos
‫irían, no lo harían. sólo mire sus modelos, director, y vaya, oye, qué modelo es
‫el que podrían elegir, oh, aquí hay un sufijo.
‫Y luego quizás puedas hablarles sobre ese sufijo.
‫Ahorrando, no se pudo crear el archivo, ¿qué sucedió aquí?
‫Sabes qué, es exactamente lo que pensé.
‫Mira eso.
‫¿Qué pasa con ese clásico?
‫Así que créanme, se encontrarán con estos errores, estos y los errores de remodelación.
‫Conseguir que sus datos estén en la forma correcta lo atormentará para toda su máquina.
‫Aprender errores tipográficos profesionales es un programa.
‫Su peor pesadilla.
‫Así que vamos aquí arriba, nos salvamos.
‫Entonces hay una ruta de archivo al modelo.
‫Ahora, si llegamos aquí al directorio de modelos.
‫Ahí vamos, está nuestro modelo lateral, así que no choques los cinco, maravilloso.
‫Entonces, si salimos de eso, ahora probemos nuestro modelo de carga.
‫Así que cargue un modelo entrenado.
‫Así que todo lo que tenemos que hacer es cargar el modelo de mil imágenes, una larga pesadilla, pero solo por
‫claridad y cargar el modelo, es por eso que lo devolvemos para que podamos copiarlo.
‫Bueno, eso no debería tomar mucho tiempo.
‫Ahora probablemente tenga algunas advertencias aquí.
‫Sí, entonces estas advertencias.
‫Que esta diciendo
‫Modelos secuenciales sin una forma de entrada más allá de la primera, como no recargar su estado
‫optimizado como resultado, instanciando su modelo.
‫Esa es una advertencia bastante larga.
‫Pero si vienes hasta aquí y revisas la advertencia.
‫Y creo que es uno de los mejores.
‫Aquí vamos.
‫Esto puede generar advertencias si carga un modelo relacionado con el estado de guardado del optimizador.
‫Estas advertencias y advertencias similares en todo este portátil están implementadas para desalentar el uso desactualizado
‫y pueden ignorarse.
‫Por lo tanto, estas advertencias se pueden ignorar de acuerdo con la documentación, por lo que sería útil si simplemente las
‫eliminara en lugar de imprimirlas.
‫Pero.
‫Aparte de eso, veamos si funciona, si funciona, ahí es donde está todo.
‫Así que evalúe el modelo guardado previamente.
‫Ahora, otra función a la que puede llamar en sus modelos de tren es evaluar y pasar los datos del validador del conjunto de datos.
‫Y entonces vamos a ejecutar eso.
‫Entonces este es nuestro modelo para guardarlo y dicen nuestro modelo después de cargarlo.
‫Así que evalúe el modelo cargado, el modelo de punto, evalúe.
‫Oh no, casi me equivoco, me puse en piloto automático y comencé a escribir sobre el modelo de imagen del
‫syllabub.
‫Evalúe los datos.
‫Entonces.
‫Si todo va bien, deberían hacerlo.
‫Devuelve exactamente lo mismo.
‫Maravilloso.
‫Entonces, esta es solo una función de evaluación para evaluar rápidamente el rendimiento
‫de su modelo en el conjunto de validación y podemos decir que aquí la pérdida es un punto dos seis 07, igual que esto, y la precisión es exactamente la misma.
‫Así que ahí vamos.
‫Cómo guardar y cargar un modelo.
‫Ahora, guardamos y cargamos un modelo, creo que es hora, creo que es hora de intensificar y entrenar un modelo.
‫Lo tenemos todo funcionando.
‫Entrenemos a uno en el conjunto de datos completo.
‫Así que prepárate.
‫Anímate.
‫Te veo en el siguiente video.
‫Intentaremos modelar las 10000 imágenes completas.