15-amaliy mashg’ulot: Mavzu

modellarni ButunLAY SAQLash / yuklash (arxitektura + vaznlar + optimizator holati)
Keras modelini bitta hdf5 faylida saqlash uchun model.save (filepath) dan foydalanishingiz mumkin, unda quyidagilar mavjud:
modelni qayta yaratishga imkon beradigan model arxitekturasi
modellarning og’'irlik koefitsientlari
o'quv konfiguratsiyasi (yo'qotish, optimizator)
mashg'ulotni to'xtagan joyingizda davom ettirishga imkon beradigan optimallashtiruvchi holat.
from keras.models import load_model
model.save('my_model.h5') # 'my_model.h5' HDF5 faylini yaratish
del model # Modelni o’chirish.
# Modelni qayta yuklash
model = load_model('my_model.h5')
GPU dan foydalanish.
Agar siz TensorFlow yoki CNTK backends-da ishlayotgan bo'lsangiz, mavjud GPU aniqlanganda kodingiz avtomatik ravishda GPU-da ishlaydi.
tensorflow — Faqat protsessor uchun so'nggi barqaror versiya
tensorflow-gpu — GPU-quvvatlashi bilan so'nggi barqaror versiya (Ubuntu va Windows)


Nazorat savollari.

1. 
   Svyortkali neyron tarmoq nima?
   
2. 
   Maksimal sezuvchi temperaturasi qancha?
   
3. 
   Keras freymworkida ishlashni tushuntiring?
   
4. 
   Amaliy ishning asosiy vazifasini tushuntiring?
   

JAVOBLAR

1. 
   Svyortkali neyron tarmoq (CNN) - bu 1988 yilda Yan Lekun tomonidan taklif qilingan va naqshni samarali tanib olishga qaratilgan sun'iy neyron tarmoqlarining maxsus arxitekturasi hisoblanadi. Uni qurishda turli burchaklardagi chiziqlar va murakkab hujayralar, ularning reaktsiyasi oddiy hujayralar to'plamining faollashishidan foydalaniladi
   
2. 
   37 C
   

3.Keras - Python-da yozilgan ochiq manbali neyron tarmoq kutubxonasi. U TensorFlow freymworklari ustiga o'rnatilgan bo'lib, ular bilan ishlashni osonlashtiradi.