‫Böylece, modellerimizin tahminlerini görselleştirerek köpek görme modelimizin nasıl gittiğini gerçekten değerlendirmeye başladık.
‫Bu videoya başlamadan önce size küçük bir meydan okuma vermek istiyorum, bu da bir modeli kaydetmek ve yeniden
‫yüklemek.
‫Şimdi görüntüleri, tahmin edilen etiketi, tahmin edilen olasılığı, gerçek etiketi
‫ve ilk on tahmini görselleştirdiğimize göre ilginç bir şey olabilir.
‫Modelinizin nerede olduğunu anlamak için nasıl bir karışıklık matrisi oluşturabilirsiniz?
‫Elimizdekilerle kafam karıştı.
‫Unutmayın, karışıklık matrisi tahmin edilen etiketleri gerçek etiketlerle karşılaştırır ve ardından modelin hangilerini
‫karıştırdığını görür, çünkü bu muhtemelen bu tür bir problemde gerçekten yardımcı olur ve her türlü
‫çok sınıflı sınıflandırmada yardımcı olur.
‫Bu da size küçük bir meydan okuma, biraz da ders dışı.
‫Bir modeli kaydetmeden ve yüklemeden önce buraya koyacağım, buraya gidelim.
‫Zorluk Modellerimiz, tahminlerimiz ve gerçek etiketlerimizle nasıl bir karışıklık matrisi oluşturursunuz?
‫Evet.
‫Eğer çözerseniz, Discord sohbetinde paylaştığınızdan emin olun, çalışmanızı paylaşabilir ve başkaları da çözmeye
‫çalışıyorsa onlara yardımcı olabilirsiniz.
‫Bununla birlikte, mücadelede iyi şanslar.
‫Bir modeli kaydetmek ve yeniden yüklemek için küçük bir başlık oluşturalım.
‫Şimdi, bu yardımcı olur.
‫Elbette, buraya gelmemiz biraz zaman aldı, bu nedenle modeli eğittikten sonra ilerlememizi kaydetmek istememiz
‫mantıklı.
‫Bunu nasıl yapacağımızı bulalım.
‫Model eğitimi aldım ve modelinizi paylaşmak isterseniz de yardımcı olur.
‫Bu yüzden köpek görüşü tahmin yeteneğimizi başka birine ihraç etmek istedik.
‫Bunu bir web uygulamasına yerleştirmek istedik.
‫Bunu CoLab defterimizden çıkarmamız gerekebilir.
‫Ben de burada bunu yapacağım.
‫TensorFlow Bir Model Nasıl Kaydedilir?
‫Ben olsam şöyle yapardım.
‫Bu adam gerçekten heyecanlı.
‫Tıpkı benim gibi.
‫Tıpkı bizim gibi.
‫Modelleri kaydedin ve yükleyin.
‫Yine buradan okuyabiliriz.
‫Ama yapacağımız şey önce kodu yazmak olacak.
‫Biraz daha fazla bilgi edinmek isterseniz buradaki belgeleri okuyabilirsiniz.
‫Bu yüzden bunu yapmak için bir fonksiyon oluşturacağız, böylece herhangi bir modelde çağırabiliriz.
‫Bu yüzden bir modeli kaydetmek için bir fonksiyon oluşturun.
‫Ve bunu güzel ve basit bir şekilde yapacağız def kaydet modeli geç.
‫Bir model ve sonek eşittir hiçbiri.
‫Son ekin ne anlama geldiğini birazdan göreceksiniz.
‫Yani tıpkı dog vision'daki günlük dizinimiz gibi, yeni bir klasör oluşturabiliriz.
‫Soğuk modeller.
‫Ve yapacağımız şey, tahmin edebileceğiniz gibi, tasarruf etmek.
‫Burada eğitim kayıtlarımız var ve modellerimizi köpek görüşüne kaydediyoruz.
‫Bu yüzden hepsini tek bir proje klasöründe tutuyoruz.
‫Proje kurulumumuzda sahip olduklarımıza bağlı kalıyoruz.
‫Bir proje klasörü oluşturun.
‫Yani bu, bir modelin dizininde verilen bir modeli kaydeder ve bir sonek dizesi ekler.
‫Güzel ve basit.
‫Buraya gidersek, bir model dizini oluşturalım.
‫Geçerli saatle birlikte yol adı.
‫Tıpkı birkaç video önce oluşturduğumuz TensorFlow logs callback'imiz gibi, deneylerimizi takip edebilmek
‫için öncelikle modelimizi mevcut zamanla kaydetmek istiyoruz ve buna küçük bir son ek vereceğiz.
‫Bu yüzden modelimiz hakkında da biraz bilgi sahibiyiz.
‫Yani sadece modeller klasörümüzü açmıyoruz ve sadece zaman damgaları var.
‫Ayrıca kaç resim üzerinde çalışıldığını ve bunun gibi şeyleri de bilmek isteriz.
‫Biz de öyle yapacağız.
‫Model dir eşittir Oh'un tensör panomuz, sürücü eğik çizgi köpek görüş eğik çizgi modellerimiz gibi birleştirme yoluna
‫gideceğiz ve sonra ekleyeceğiz.
‫Bunun için tarih saatini kullanabileceğimiz mevcut saatle birleştireceğiz.
‫Yani tarih saati.
‫Tarih saat.
‫Ama şimdi zamanın ipi ve biz gidiyoruz.
‫Evet.
‫Ay veya ay günü.
‫Bizim.
‫Ay veya dakika saniye.
‫Tamam.
‫Çok güzel.
‫Ancak şimdi model dizinini son ekimizle birleştirmek istediğimiz model yolunu da istiyoruz.
‫Yani model der artı tire.
‫Artı sonek artı nokta h beş.
‫Şimdi, beşin ne olduğunu merak ediyorsanız, bu aynı model formatıdır.
‫Bu sadece bir dosya özelliğidir, tıpkı JPEG gibi.
‫Belgeleri okursanız, burada bir yerde olduğunu göreceksiniz.
‫Hadi gidelim.
‫Beş.
‫İşte oldu.
‫Yani ah5 uzantılı beyazlar.
‫İşte oldu.
‫Yani bu uzatma olacak.
‫Biz de kendimiz için küçük bir güncelleme yayınlamak istiyoruz.
‫Model ikiyi kaydediyorsak, sadece devam ettiğini bildirmek için model yolu, nokta, nokta, nokta'ya gideceğiz ve model nokta
‫kaydet'e gideceğiz.
‫Dolayısıyla, model üzerinde tıpkı model to predict gibi çağırabileceğiniz save adında bir yöntem vardır ve bu yönteme bir dosya yolu
‫iletirsiniz.
‫Bakalım belgeler ortaya çıkacak mı?
‫İşte oldu.
‫Modeli TensorFlow kaydetme modeline veya tek HD serbest dosyasına kaydeder.
‫H5 ile kastettiğim buydu.
‫Biz de bunu yapıyoruz.
‫Ve sonra model yolunu döndürün çünkü model yolunu görmek istiyoruz.
‫İstersek bunu daha sonra kullanabiliriz.
‫Tamam.
‫Şimdi bir modeli kaydetmek için bir fonksiyonumuz var.
‫Hazır buradayken, bir modeli yüklemek için bir fonksiyon oluşturacağız.
‫Çünkü bir modeli kaydedersek, bunu potansiyel olarak geri yüklemek isteriz.
‫Bu nedenle, eğitilmiş modelimizi yüklemek ve ardından her ikisini de aynı anda test etmek mantıklı olacaktır.
‫Eğitilmiş bir modeli yüklemek için bir fonksiyon oluşturun.
‫Yani bu bizim yaptığımıza çok benzeyecek.
‫Bu yüzden def load modeline geçiyoruz.
‫Bir model yolu geçmek istiyorum.
‫Yani, hey, bir modeli kurtardık.
‫Bu yüzden model yolunu döndürüyoruz.
‫Bu dosya yoluna bir model kaydettik, bu da burada bir yerde modeller klasörümüz olacak.
‫Yani modeli yüklemek için, gitmek istiyoruz.
‫Tamam.
‫Ne diyebiliriz ki?
‫Belirtilen yoldan kaydedilmiş bir modeli yükleyebilir ve ardından eğer varsa yazdırabiliriz.
‫Yükleniyor.
‫Modeli nereden yüklüyorsa oradan kaydedildi.
‫Yani bu sadece kendi akıl sağlığımız için doğru modeli yüklediğimizden emin olmak içindir.
‫TF Cara'nın modelleri nokta yükleme modeli modelleri tekrar kaydedin ve yükleyin.
‫Bu yük modelini burada bulabilirsiniz.
‫Yani yükleme modeli, işte başlıyoruz.
‫Ağırlıkları ve optimize edici de dahil olmak üzere aynı modeli yeniden oluşturun.
‫TensorFlow hub'ını kullandığımız için, aslında burada biraz özel bir şey yapmamız gerekiyor.
‫Yani model yolu.
‫Özel nesneler.
‫Dolayısıyla bu dokümantasyon, birçok bakıcı ve tanıklık dokümantasyonu en basit kullanım örneğidir.
‫Ancak en basit kullanım örneğini kullanmadığımızdan, bir TensorFlow hub modeli kullandığımızdan,
‫bu küçük özel nesneler sözlüğünü ona aktarmamız gerekir.
‫Yani bakıcı katmanı, ona sadece şunu söylememiz gerekiyor, hey, düzensiz bir katmanımız var.
‫Yani modelimizde daha önce görmediğiniz bir katman.
‫Yapmamız gereken tek şey bu.
‫Yani tek yaptığımız model yolundan bir model yüklemek ve "Hey, modelimizde özel küçük
‫bir ekipman parçası var" demek.
‫Özellikle de.
‫Nerede bu?
‫Tam buraya.
‫Bak ne kadar çok şey yaptık.
‫Burada kendinizle gerçekten gurur duymalısınız.
‫Bu merkezi izlemek katmanı korkutuyor.
‫Tek yapmamız gereken bu.
‫Dolayısıyla, geleneksel taşıyıcı katmanları olan bu tür katmanları kullanmak yerine, TensorFlow,
‫bu özel katmanı kullanıyoruz.
‫Yani bu yükleme modeli işlevine söylediğimiz şey bu.
‫Ve sonra modeli döndürmek istiyoruz.
‫Şimdi nihai test.
‫Şuraya koyalım.
‫Artık eğitilmiş bir modeli kaydetmek ve yüklemek için fonksiyonlarımız var.
‫Çalıştıklarından emin olalım.
‫Şimdi yapacağımız şey modelimizi kaydetmek.
‫Binlerce görüntü üzerinde eğitildi.
‫İşte son ek burada devreye giriyor.
‫Yani 1000 görüntü üzerinde eğittiğimiz için, insanların bunun sadece 1000 görüntü olduğunu bilmesini istiyoruz ya da kendimizin
‫bunun sadece bin görüntü olduğunu bilmesini istiyoruz.
‫Model soneki 1000 görüntüye eşittir ve muhtemelen atom optimize edici için oraya atom koyacağız.
‫Değiştirmek isterseniz, buraya gerçekten istediğiniz son eki koyabilirsiniz.
‫1000 görüntü mobil ağ v2 atom.
‫Bu muhtemelen güzel ve basittir.
‫Bakalım bu ne yapacak.
‫Ve yine, bu sadece iletişimsel bir kısım, %100 gerekli değil, ancak pratikte iletişim kurmanın çok iyi olduğunu
‫gördüm, sadece kendinize bile olsa ve başka biriyle paylaşmak isteseniz.
‫Gidiyorlar.
‫Modeller dizininize bakıp "Hey, hangi model hangisi?" diye sormazlar.
‫"Burada bir son ek var." diyebilirler.
‫Ve sonra belki onlara bu sonekten bahsedebilirsin.
‫Kaydediliyor ve dosya oluşturulamıyor.
‫Ne oldu burada?
‫Ne var biliyor musun?
‫Tam da düşündüğüm gibi.
‫Şuna bak.
‫Bunun nesi yanlış?
‫Klasik.
‫Yani bunlar.
‫Güven bana.
‫Bu hatalarla karşılaşacaksınız.
‫Bunlar ve yeniden şekillendirme hataları.
‫Verilerinizi doğru şekle sokmak, tüm makine öğrenimi kariyeriniz boyunca başınıza bela olacaktır.
‫Yazım hataları bir programcının en kötü kabusudur.
‫Buraya gidiyoruz.
‫Yukarı çıkıyoruz.
‫Kurtuldum.
‫İşte modele giden dosya yolumuz.
‫Ve şimdi buraya, modeller dizinine gelirsek.
‫İşte oldu.
‫İşte kurtarılmış modelimiz.
‫Yani, nokta beş yaş.
‫Harika.
‫Eğer bundan çıkarsak, şimdi yük modelimizi test edelim.
‫Öyleyse eğitilmiş bir model yükleyin.
‫Bu yüzden tek yapmamız gereken, orada bin resim modeli uzun adını yüklemek olacak.
‫Ama sadece açıklık getirmek için.
‫Ve model yükleyeceğiz.
‫Bu yüzden iade ettik.
‫Yani bunu oraya kopyalayabiliriz.
‫Gerçi bu çok uzun sürmez.
‫Şimdi muhtemelen burada bazı uyarılar olacak.
‫Evet.
‫Peki bu uyarılar ne diyor?
‫İlk katmanı geçmiş bir girdi şekli olmayan sıralı modeller, optimize edilmiş mülklerini yeniden yükleyemez.
‫Sonuç olarak, modeliniz örnekleniyor.
‫Bu oldukça uzun bir uyarı.
‫Ama buraya gelip uyarıyı kontrol ederseniz.
‫Ve bence en iyilerden biri.
‫İşte oldu.
‫Bu, optimize edicinin kaydetme durumuyla ilgili bir model yüklerseniz uyarılar oluşturabilir.
‫Bu uyarılar ve bu not defteri boyunca yer alan benzer uyarılar, modası geçmiş kullanımları caydırmak içindir
‫ve göz ardı edilebilir.
‫Dolayısıyla bu uyarılar belgelere göre göz ardı edilebilir.
‫Bu nedenle, sadece çıktı almalarını sağlamak yerine bunları kaldırırlarsa yardımcı olurlar.
‫Ama.
‫Bunun dışında, işe yarayıp yaramadığını görelim.
‫Eğer işe yararsa, işte o zaman her şey yoluna girer.
‫Bu yüzden önceden kaydedilmiş modeli değerlendirin.
‫Şimdi tren modellerinizde çağırabileceğiniz bir başka işlev de değerlendirmek ve veri seti doğrulayıcısını iletmektir.
‫Bu yüzden bunu çalıştıracağız.
‫Bu, kaydetmeden önceki modelimiz ve bu da yükledikten sonraki modelimiz.
‫Bu yüzden yüklenen modeli değerlendirin.
‫Değerlendirin.
‫Oh, hayır, neredeyse, neredeyse batırıyordum, orada otomatik pilota geçtim ve görüntü modelinin üzerindeki
‫hücrenin üzerine yazmaya başladım nokta val verilerini böyle değerlendirin.
‫Her şey yolundaysa, yapmalılar.
‫Aynı şeyi iade et.
‫Harika.
‫Yani bu, modelinizin doğrulama kümesindeki performansını hızlı bir şekilde değerlendirmek için sadece bir değerlendirme
‫işlevidir.
‫Ve burada kaybın 1 olduğunu görebiliriz. 2607, bunun aynısı ve doğruluğu tamamen aynı.
‫İşte böyle.
‫Bir model nasıl kaydedilir ve yüklenir.
‫Şimdi.
‫Bir model kaydettik ve yükledik.
‫Sanırım zamanı geldi.
‫Bence artık bir adım atıp bir model yetiştirmenin zamanı geldi.
‫Her şey çalışıyor.
‫Bir tanesini tüm veri seti üzerinde eğitelim.
‫O yüzden kendinizi hazırlayın.
‫Kendinizi heyecanlandırın.
‫Bir sonraki videoda görüşürüz.
‫Tam 10.000 görüntü üzerinde modelleme yapmaya çalışacağız.