{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "## Формирование нейросетевых архитектур моделей и загрузка их весов для получения результатов оценки персональных качеств (видео модальность)\n", "\n", "
\n", "\n", "> - `_b5.video_models_b5_` - Нейросетевые модели **nn.Module** для получения результатов оценки персональных качеств" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 1, "metadata": { "nbsphinx": "hidden", "tags": [] }, "outputs": [], "source": [ "import os # Взаимодействие с файловой системой\n", "import sys # Доступ к некоторым переменным и функциям Python\n", "\n", "PATH_TO_SOURCE = os.path.abspath(os.path.dirname(globals()['_dh'][0]))\n", "PATH_TO_ROOT = os.path.join(PATH_TO_SOURCE, '..', '..', '..')\n", "\n", "sys.path.insert(0, os.path.abspath(PATH_TO_ROOT))" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "### Импорт необходимых инструментов" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 2, "metadata": {}, "outputs": [], "source": [ "from oceanai.modules.lab.build import Run" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "### Сборка" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 3, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/markdown": [ "**[2024-10-08 16:31:14] OCEANAI - персональные качества личности человека:**
    Авторы:
        Рюмина Елена [ryumina_ev@mail.ru]
        Рюмин Дмитрий [dl_03.03.1991@mail.ru]
        Карпов Алексей [karpov@iias.spb.su]
    Сопровождающие:
        Рюмина Елена [ryumina_ev@mail.ru]
        Рюмин Дмитрий [dl_03.03.1991@mail.ru]
    Версия: 1.0.0a40
    Лицензия: BSD License

" ], "text/plain": [ "" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "_b5 = Run(\n", " lang = 'ru', # Язык\n", " color_simple = '#333', # Цвет обычного текста (шестнадцатеричный код)\n", " color_info = '#1776D2', # Цвет текста содержащего информацию (шестнадцатеричный код)\n", " color_err = '#FF0000', # Цвет текста содержащего ошибку (шестнадцатеричный код)\n", " color_true = '#008001', # Цвет текста содержащего положительную информацию (шестнадцатеричный код)\n", " bold_text = True, # Жирное начертание текста\n", " num_to_df_display = 30, # Количество строк для отображения в таблицах\n", " text_runtime = 'Время выполнения', # Текст времени выполнения\n", " metadata = True # Отображение информации о библиотеке\n", ")" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "### Формирование нейросетевых архитектур моделей (`FI V2`)" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 4, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/markdown": [ "**[2024-10-08 16:31:15] Формирование нейросетевых архитектур моделей для получения результатов оценки персональных качеств (видео модальность) ...** " ], "text/plain": [ "" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" }, { "data": { "text/markdown": [ "**--- Время выполнения: 0.002 сек. ---**" ], "text/plain": [ "" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "res_load_video_models_b5 = _b5.load_video_models_b5(\n", " show_summary = False, # Отображение сформированной нейросетевой архитектуры модели\n", " out = True, # Отображение\n", " runtime = True, # Подсчет времени выполнения\n", " run = True # Блокировка выполнения\n", ")" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "### Загрузка весов нейросетевых моделей" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 5, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/markdown": [ "**[2024-10-08 16:31:31] Загрузка весов нейросетевых моделей для получения результатов оценки персональных качеств (видео модальность) ...** " ], "text/plain": [ "" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" }, { "data": { "text/markdown": [ "**[2024-10-08 16:31:33] Загрузка файла \"weights_2022-06-15_16-46-30.pth\" 100.0% ...** **Открытость опыту**" ], "text/plain": [ "" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" }, { "data": { "text/markdown": [ "**[2024-10-08 16:31:36] Загрузка файла \"weights_2022-06-15_16-48-50.pth\" 100.0% ...** **Добросовестность**" ], "text/plain": [ "" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" }, { "data": { "text/markdown": [ "**[2024-10-08 16:31:38] Загрузка файла \"weights_2022-06-15_16-54-06.pth\" 100.0% ...** **Экстраверсия**" ], "text/plain": [ "" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" }, { "data": { "text/markdown": [ "**[2024-10-08 16:31:41] Загрузка файла \"weights_2022-06-15_17-02-03.pth\" 100.0% ...** **Доброжелательность**" ], "text/plain": [ "" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" }, { "data": { "text/markdown": [ "**[2024-10-08 16:31:44] Загрузка файла \"weights_2022-06-15_17-06-15.pth\" 100.0% ...** **Эмоциональная стабильность**" ], "text/plain": [ "" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" }, { "data": { "text/markdown": [ "**--- Время выполнения: 12.981 сек. ---**" ], "text/plain": [ "" ] }, "metadata": {}, "output_type": "display_data" } ], "source": [ "# Настройки ядра\n", "_b5.path_to_save_ = './models' # Директория для сохранения файла\n", "_b5.chunk_size_ = 2000000 # Размер загрузки файла из сети за 1 шаг\n", "\n", "url_openness = _b5.weights_for_big5_['video']['fi']['b5']['openness']['googledisk']\n", "url_conscientiousness = _b5.weights_for_big5_['video']['fi']['b5']['conscientiousness']['googledisk']\n", "url_extraversion = _b5.weights_for_big5_['video']['fi']['b5']['extraversion']['googledisk']\n", "url_agreeableness = _b5.weights_for_big5_['video']['fi']['b5']['agreeableness']['googledisk']\n", "url_non_neuroticism = _b5.weights_for_big5_['video']['fi']['b5']['non_neuroticism']['googledisk']\n", "\n", "res_load_video_models_weights_b5 = _b5.load_video_models_weights_b5(\n", " url_openness = url_openness, # Открытость опыту\n", " url_conscientiousness = url_conscientiousness, # Добросовестность\n", " url_extraversion = url_extraversion, # Экстраверсия\n", " url_agreeableness = url_agreeableness, # Доброжелательность\n", " url_non_neuroticism = url_non_neuroticism, # Нейротизм\n", " force_reload = True, # Принудительная загрузка файла с весами нейросетевой модели из сети\n", " out = True, # Отображение\n", " runtime = True, # Подсчет времени выполнения\n", " run = True # Блокировка выполнения\n", ")" ] }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "### Отображение сформированной нейросетевой архитектуры модели\n", "\n", "> - `openness` - Открытость опыту\n", "> - `conscientiousness` - Добросовестность\n", "> - `extraversion` - Экстраверсия\n", "> - `agreeableness` - Доброжелательность\n", "> - `non_neuroticism` - Эмоциональная стабильность" ] }, { "cell_type": "code", "execution_count": 6, "metadata": {}, "outputs": [ { "data": { "text/plain": [ "video_model_b5(\n", " (fc): Linear(in_features=32, out_features=1, bias=True)\n", " (sigmoid): Sigmoid()\n", ")" ] }, "execution_count": 6, "metadata": {}, "output_type": "execute_result" } ], "source": [ "_b5.video_models_b5_['openness']" ] } ], "metadata": { "kernelspec": { "display_name": "Python 3 (ipykernel)", "language": "python", "name": "python3" }, "language_info": { "codemirror_mode": { "name": "ipython", "version": 3 }, "file_extension": ".py", "mimetype": "text/x-python", "name": "python", "nbconvert_exporter": "python", "pygments_lexer": "ipython3", "version": "3.10.11" } }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 4 }