如何使用 CodeMonitor 跟踪 Keras 模型?
简介
在当今快节奏的世界中，使用 Keras 等框架开发的机器学习模型已经改变了各个行业。然而，跟踪这些模型及其迭代对于数据科学家和开发人员来说可能是一项艰巨的任务。CodeMonitor 是一种创新工具，可简化模型版本控制、监控和协作，实现无缝的实验和开发工作流程。在本文中，我们将通过一个实际示例深入探讨 CodeMonitor 如何轻松增强 Keras 模型的管理。
使用 CodeMonitor 的 Keras 模型
版本控制:将模型上的每个训练课程或修改保存为 Git(或任何其他受支持的存储库)中的单独提交或拉取请求，您可以使用通过 CodeMonitor 的用户友好界面提供的清晰标签和描述轻松地在过去的版本之间导航。
文档工作流程:通过 API 调用或简单的配置设置在几分钟内直接连接到与您的项目关联的 Jupyter Notebook，您可以在笔记本中分享详细的解释以及相关的实现!这极大地提高了参与协作 ML 项目的团队成员之间的可重复性和理解力。
实验可视化:在 CodeMonitor 强大的仪表板内查看所有关键指标(例如，随时间变化的准确度曲线)、在测试阶段做出的自信预测，并比较不同的模型迭代以识别导致进一步改进的模式或见解。
简化协作
CodeMonitor 促进了团队之间的简化协作:
访问控制:有效管理用户权限以增加隐私和安全性，确保每个团队成员根据其角色拥有适当的访问级别。
实时通知:通过实时通知随时了解其他贡献者所做的每次代码更改、提交或其他评论。这提高了透明度，并在需要时能够迅速参与。
模型共享:通过 CodeMonitor 上生成的唯一 URL 轻松与合作者共享模型，这些 URL 授予只读访问权限，而不会泄露您的底层代码逻辑。轻松与外部利益相关者分享您的进度，以获得反馈或验证。
集成友好环境
CodeMonitor 与各种平台无缝集成，实现无缝工作流程:
可重现的环境:无论模型最初在何处开发，都可以在同一环境中运行模型 - 无论是基于云的设置(如 AWS Lambda 函数)、使用 Docker 容器的本地托管环境，还是在 TensorFlow Serving 实例等框架内!
流行的 ML 框架支持:虽然 Keras 是 CodeMonitor 的主要关注点，因为它在当今的数据科学家中易于使用且用途广泛，但它也可以通过统一的跟踪机制处理涉及其他流行深度学习框架(如 PyTorch 或 Tensorflow)的复杂工作流程。
要跟踪的 Python 代码使用 CodeMonitor 构建 Keras 模型
假设我们正在开展一个图像分类项目，我们的目标是使用 Keras 设计一个深度神经网络，将图像分为不同的类别。
算法
步骤 1:导入 Keras 库。
步骤 2:从 Keras 导入 Sequential 模型、Conv2D、MaxPooling2D、Flatten 和 Dense 层。
步骤 3:导入 CodeMonitor 库并初始化 CodeMonitor 会话。
步骤 4:根据我们的要求定义我们的神经网络架构。
步骤 5:创建一个新的 Sequential 模型。
步骤 6:通过调用 MaxPooling2D() 函数添加最大池化层。
步骤 7:向模型添加一个 flatten 层和一个具有 128 个单元和 ReLU 激活的密集层到模型中。
步骤 8:向模型添加一个具有 1 个单元和 S 形激活的密集层。
步骤 9:利用合适的损失函数、优化器和指标来编译模型。
步骤 10:使用相关训练数据训练我们的模型在模型训练完成后完成 CodeMonitor 会话。
示例
import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense import codemonitor # 初始化 CodeMonitor 会话 codemonitor.start() # 根据您的要求定义您的神经网络架构: model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(64, 64 ,3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2 , 2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(units = 128, activation ='relu')) model.add(Dense(units = 1 , activation ='sigmoid')) # 使用合适的损失函数、优化器和指标编译模型: model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 使用相关的训练数据训练模型: model.fit(x_train, y_train, epochs=10) # 模型训练完成后，结束 CodeMonitor 会话。 codemonitor.end()
输出
Epoch 1/10 100/100 [==============================] - 1s 5ms/step - loss: 0.6932 - accuracy: 0.5000 Epoch 2/10 100/100 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.6929 - accuracy: 0.5000 Epoch 3/10 100/100 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.6927 - accuracy: 0.5000 Epoch 4/10 100/100 [==============================] - 1s 5ms/step - loss: 0.6924 - accuracy: 0.5000 Epoch 5/10 100/100 [==============================] - 1s 5ms/step - loss: 0.6922 - accuracy: 0.5000 Epoch 6/10 100/100 [==============================] - 1s 5ms/step - loss: 0.6919 - accuracy: 0.5000 Epoch 7/10 100/100 [==============================] - 1s 5ms/step - loss: 0.6917 - accuracy: 0.5000 Epoch 8/10 100/100 [==============================] - 1s 5ms/step - loss: 0.6914 - accuracy: 0.5000 Epoch 9/10 100/100 [==============================] - 1s 5ms/step - loss: 0.6912 - accuracy: 0.5000 Epoch 10/10 100/100 [==============================] - 1s 5ms/step - loss: 0.6909 - accuracy: 0.5000
结论
借助 CodeMonitor 专为有效管理机器学习项目而设计的强大功能，跟踪 Keras 模型变得轻而易举。通过集成存储库链接功能和版本控制功能，针对 Jupyter Notebooks 集成和协作可访问性量身定制的文档工作流程与实验可视化选项相结合 - CodeMonitor 真正改变了 AI 团队的协作方式，同时保持项目相关资产的井然有序。
