Формирование нейросетевой архитектуры модели и загрузка ее весов для получения признаков / оценок на базе экспертных признаков (аудио модальность)
_b5.audio_model_hc_
- Нейросетевая модель tf.keras.Model для получения признаков / оценок на базе экспертных признаков
Импорт необходимых инструментов
[2]:
from oceanai.modules.lab.build import Run
Сборка
[3]:
_b5 = Run(
lang = 'ru', # Язык
color_simple = '#333', # Цвет обычного текста (шестнадцатеричный код)
color_info = '#1776D2', # Цвет текста содержащего информацию (шестнадцатеричный код)
color_err = '#FF0000', # Цвет текста содержащего ошибку (шестнадцатеричный код)
color_true = '#008001', # Цвет текста содержащего положительную информацию (шестнадцатеричный код)
bold_text = True, # Жирное начертание текста
num_to_df_display = 30, # Количество строк для отображения в таблицах
text_runtime = 'Время выполнения', # Текст времени выполнения
metadata = True # Отображение информации о библиотеке
)
[2023-12-10 16:37:47] 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: 1.0.0a5 Лицензия: BSD License
Формирование нейросетевой архитектуры модели
[4]:
res_load_audio_model_hc = _b5.load_audio_model_hc(
show_summary = False, # Отображение сформированной нейросетевой архитектуры модели
out = True, # Отображение
runtime = True, # Подсчет времени выполнения
run = True # Блокировка выполнения
)
[2023-12-10 16:37:50] Формирование нейросетевой архитектуры модели для получения оценок по экспертным признакам (аудио модальность) …
— Время выполнения: 3.03 сек. —
Загрузка весов нейросетевой модели
[5]:
# Настройки ядра
_b5.path_to_save_ = './models' # Директория для сохранения файла
_b5.chunk_size_ = 2000000 # Размер загрузки файла из сети за 1 шаг
url = _b5.weights_for_big5_['audio']['fi']['hc']['sberdisk']
res_load_audio_model_weights_hc = _b5.load_audio_model_weights_hc(
url = url, # Полный путь к файлу с весами нейросетевой модели
force_reload = True, # Принудительная загрузка файла с весами нейросетевой модели из сети
out = True, # Отображение
runtime = True, # Подсчет времени выполнения
run = True # Блокировка выполнения
)
[2023-12-10 16:38:05] Загрузка весов нейросетевой модели для получения оценок по экспертным признакам (аудио модальность) …
[2023-12-10 16:38:05] Загрузка файла “weights_2022-05-05_11-27-55.h5” 100.0% …
— Время выполнения: 0.458 сек. —
Отображение сформированной нейросетевой архитектуры модели
[6]:
_b5.audio_model_hc_.summary()
Model: "model_1"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
input_1 (InputLayer) [(None, 196, 25)] 0
lstm (LSTM) (None, 196, 64) 23040
dropout (Dropout) (None, 196, 64) 0
lstm_128_a_hc (LSTM) (None, 128) 98816
dropout_1 (Dropout) (None, 128) 0
dense (Dense) (None, 5) 645
=================================================================
Total params: 122,501
Trainable params: 122,501
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________