ဖြေရှင်းထားသည်- စိတ်ကြိုက်ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ဖြင့် keras မော်ဒယ်ကို မည်သို့တင်ရမည်နည်း။

Python ပရိုဂရမ်းမင်းနှင့် Keras Deep Learning framework တွင် ကျွမ်းကျင်သူတစ်ဦးအနေဖြင့်၊ အထူးသဖြင့် သင်၏မော်ဒယ်သည် စိတ်ကြိုက်ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုသည့်အခါတွင် မော်ဒယ်ဖွင့်ခြင်းတွင် ပါ၀င်သော ရှုပ်ထွေးမှုများကို နားလည်ပါသည်။ ဤဆောင်းပါးသည် သင့်အား ဤစိန်ခေါ်မှုများကို မည်သို့ကျော်လွှားရမည်ကို လမ်းညွှန်ထားပြီး သင်၏ Keras မော်ဒယ်ကို စိတ်ကြိုက်ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ဖြင့် အောင်မြင်စွာတင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။

Keras၊ အဆင့်မြင့်အာရုံကြောကွန်ရက် API သည် TensorFlow သို့မဟုတ် Theano ၏ထိပ်တွင်အသုံးပြုရန်အသုံးပြုရလွယ်ကူပြီး modular ဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ရိုးရှင်းမှုနှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူခြင်းကြောင့် လူသိများသည်။ သို့သော် ၎င်း၏ရိုးရှင်းသော်လည်း၊ စိတ်ကြိုက်ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ဖြင့် မော်ဒယ်တစ်ခုကို တင်ခြင်းကဲ့သို့ အချို့သောအလုပ်များကို နားလည်ရန်မှာ အလွန်ခက်ခဲပါသည်။

Keras တွင် စိတ်ကြိုက်ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို သင်အသုံးပြုလိုသည့် အကြောင်းရင်းများစွာရှိပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ကိုယ်ပိုင်လုပ်ဆောင်ချက်ကို ဒီဇိုင်းရေးဆွဲခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ သီးခြားလိုအပ်ချက်များနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေနိုင်သည်။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်အား ဒေတာများမှ ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကို လေ့လာနိုင်စေကာ ထို့ကြောင့် မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်ကို သိသိသာသာ တိုးတက်စေသည်။

စိတ်ကြိုက်ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ဖြင့် Keras မော်ဒယ်ကို သင်ဘယ်လိုတင်နိုင်မလဲဆိုတာကို တိုက်ရိုက်လေ့လာကြည့်ရအောင်။

အဖြေ

ဤစိန်ခေါ်မှုအတွက် အဖြေသည် Keras ၏ `load_model()` လုပ်ဆောင်ချက်တွင် ရှိသည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် မော်ဒယ်လေ့ကျင့်ရန် အချိန်ကြာမြင့်သောအခါတွင် အထူးအသုံးဝင်သည့် သိမ်းဆည်းထားသော Keras မော်ဒယ်ကို တင်နိုင်စေပါသည်။ ဤနေရာတွင် ဖမ်းစားနိုင်သည်မှာ သင့်မော်ဒယ်သည် စိတ်ကြိုက်ဆုံးရှုံးမှု လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုပါက၊ မော်ဒယ်ကို တင်သည့်အခါ `စိတ်ကြိုက်_objects` ဘောင်တွင် ၎င်းကို သတ်မှတ်ရပါမည်။

“စပါးအုံး
keras.models မှ load_model ကိုတင်သွင်းပါ။

# သင်၏စိတ်ကြိုက်ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကိုသတ်မှတ်ပါ။
def custom_loss_function(y_true၊ y_pred):
""" စိတ်ကြိုက်ဆုံးရှုံးမှု function """
custom_loss_value = …. # ယုတ္တိဗေဒကို ဤနေရာတွင် ထည့်ပါ။
custom_loss_value ကို ပြန်ပေးပါ။

# စိတ်ကြိုက်အရာဝတ္ထုများကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်ကို တင်ပါ။
မော်ဒယ် = load_model('model.h5'၊ custom_objects={'custom_loss_function': custom_loss_function})
``

Code ၏ အသေးစိတ် ရှင်းလင်းချက်

အပေါ်က code မှာ ဘာတွေဖြစ်နေလဲ ခွဲကြည့်ရအောင်။

1. ကျွန်ုပ်တို့သည် `keras.models` မှ `load_model` ကို ဦးစွာ တင်သွင်းပါသည်။ ၎င်းသည် သိမ်းဆည်းထားသော မော်ဒယ်ကို တင်ရန် တာဝန်ရှိသည့် လုပ်ဆောင်ချက်ဖြစ်သည်။
2. ကျွန်ုပ်တို့သည် `custom_loss_function()` ကို သတ်မှတ်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ စိတ်ကြိုက်ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို ကိုယ်စားပြုသည်။ ၎င်းတွင် ကန့်သတ်ချက်နှစ်ခုရှိသည်- `y_true` (မြေပြင်အမှန်တရား အညွှန်းများ) နှင့် `y_pred` (မော်ဒယ်ဖြင့် ခန့်မှန်းထားသော အညွှန်းများ)။ ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် ကျွန်ုပ်တို့၏လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း အနည်းဆုံးလျှော့ချရန်ကြိုးစားသည့် စကေးတန်ဖိုးကို ပြန်ပေးရပါမည်။
3. နောက်ဆုံးအနေဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် `load_model()` ကိုခေါ်ဆိုပြီး `custom_objects` အဘိဓာန်ဘောင်အတွင်းတွင် ကျွန်ုပ်တို့၏စိတ်ကြိုက်ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ကို ဖြတ်သန်းပါ။ ၎င်းက Keras သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ စိတ်ကြိုက်ဆုံးရှုံးမှု လုပ်ဆောင်ချက်ကို နားလည်ပြီး အသုံးပြုနိုင်စေပါသည်။

အဖြစ်များသော အပေါက်များနှင့် ၎င်းတို့ကို မည်သို့ရှောင်ရှားရမည်နည်း

စိတ်ကြိုက်ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ဖြင့် Keras မော်ဒယ်ကို တင်ရာတွင် သာမန်အမှားအနည်းငယ်ကို သင်ကြုံတွေ့ရနိုင်သည်။

1. အမည်ပေးခြင်း မှားယွင်းနေသည်- မော်ဒယ်ကို သိမ်းဆည်းပြီး တင်နေချိန်တွင် သင့်စိတ်ကြိုက် ဆုံးရှုံးမှု လုပ်ဆောင်ချက်၏ အမည်သည် တူညီပါသည်။ အတူတူပဲဆိုတာ သေချာပါတယ်။
2. စိတ်ကြိုက်ဆုံးရှုံးမှု လုပ်ဆောင်ချက်ကို မသတ်မှတ်ပါ- `custom_objects` ကန့်သတ်ချက်တွင် သင်၏ စိတ်ကြိုက်ဆုံးရှုံးမှု လုပ်ဆောင်ချက်ကို မသတ်မှတ်ပါက၊ Keras သည် ၎င်းကို ရှာဖွေ၍ အသုံးပြုနိုင်မည် မဟုတ်ပါ။ မော်ဒယ်ကို တင်တဲ့အခါ ကျော်ဖြတ်ဖို့ အမြဲသတိရပါ။
3. မသင့်လျော်သော လုပ်ဆောင်ချက် အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်- သင့်လုပ်ဆောင်ချက်သည် `y_true` နှင့် `y_pred` အငြင်းအခုံနှစ်ခုကို အတိအကျယူ၍ scalar တန်ဖိုးတစ်ခုတည်းကို ပြန်ပေးရပါမည်။ ဒါကို မလိုက်နာရင် error တက်လာလိမ့်မယ်။

စိတ်ကြိုက်ဆုံးရှုံးမှုလုပ်ဆောင်ချက်ဖြင့် Keras မော်ဒယ်ကို မည်သို့တင်ရမည်ကို နားလည်ရန် အရေးကြီးသောကြောင့် ၎င်းသည် လက်ရှိပြဿနာနှင့် ပိုမိုသင့်လျော်သော အဆင့်မြင့်မော်ဒယ်များကို တီထွင်နိုင်စေပါသည်။ အထက်ဖော်ပြပါအဆင့်များကို လိုက်နာခြင်းဖြင့်၊ ရှုပ်ထွေးမှုများအားလုံးကို လျော့ပါးသွားစေနိုင်ပြီး ကောက်ချက်ချခြင်း သို့မဟုတ် ပိုမိုလေ့ကျင့်မှုများအတွက် သင့်မော်ဒယ်နှင့် ထပ်မံလုပ်ဆောင်ရန် အဆင်သင့်ဖြစ်ပါမည်။

ပန်းတိုင်သည် မော်ဒယ်ကို 'အလုပ်' လုပ်ရန်သာမက 'ထိထိရောက်ရောက်' လုပ်ဆောင်ရန်ဖြစ်သည်ကို သတိရပါ။ စိတ်ကြိုက်ဆုံးရှုံးမှု လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုခြင်း၏ စစ်မှန်သောတန်ဖိုးမှာ သင့်မော်ဒယ်၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် ၎င်းကို အသုံးပြုနိုင်ခြင်းတွင် တည်ရှိပါသည်။