59 lines
1.2 KiB
Markdown
59 lines
1.2 KiB
Markdown
|
---
|
|||
|
|
id: 5e8f2f13c4cdbe86b5c72da2
|
|||
|
|
title: 'Обробка природної мови рекурентними нейронними мережами: відпрацювання моделі'
|
|||
|
|
challengeType: 11
|
|||
|
|
videoId: hEUiK7j9UI8
|
|||
|
|
bilibiliIds:
|
|||
|
|
aid: 250542136
|
|||
|
|
bvid: BV19v411w7Fi
|
|||
|
|
cid: 409138327
|
|||
|
|
dashedName: natural-language-processing-with-rnns-training-the-model
|
|||
|
|
---
|
|||
|
|
|
|||
|
|
# --question--
|
|||
|
|
|
|||
|
|
## --text--
|
|||
|
|
|
|||
|
|
Заповніть пропуски нижче, щоб зберегти контрольні точки вашої моделі в каталозі `./checkpoints` і викликати останню контрольну точку для навчання:
|
|||
|
|
|
|||
|
|
```py
|
|||
|
|
checkpoint_dir = __A__
|
|||
|
|
checkpoint_prefix = os.path.join(checkpoint_dir, 'ckpt_{epoch}')
|
|||
|
|
|
|||
|
|
checkpoint_callback = tf.keras.callbacks.__B__(
|
|||
|
|
filepath=checkpoint_prefix,
|
|||
|
|
save_weights_only=True
|
|||
|
|
)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
history = model.fit(data, epochs=2, callbacks=[__C__])
|
|||
|
|
```
|
|||
|
|
|
|||
|
|
## --answers--
|
|||
|
|
|
|||
|
|
A: `'./training_checkpoints'`
|
|||
|
|
|
|||
|
|
B: `ModelCheckpoint`
|
|||
|
|
|
|||
|
|
C: `checkpoint_prefix`
|
|||
|
|
|
|||
|
|
---
|
|||
|
|
|
|||
|
|
A: `'./checkpoints'`
|
|||
|
|
|
|||
|
|
B: `ModelCheckpoint`
|
|||
|
|
|
|||
|
|
C: `checkpoint_callback`
|
|||
|
|
|
|||
|
|
---
|
|||
|
|
|
|||
|
|
A: `'./checkpoints'`
|
|||
|
|
|
|||
|
|
B: `BaseLogger`
|
|||
|
|
|
|||
|
|
C: `checkpoint_callback`
|
|||
|
|
|
|||
|
|
## --video-solution--
|
|||
|
|
|
|||
|
|
2
|
|||
|
|
|