Формирование нейросетевой архитектуры модели и загрузка ее весов для получения признаков / оценок на базе нейросетевых признаков (текстовая модальность)

  • _b5.text_model_nn_ - Нейросетевая модель nn.Module для признаков / оценок на базе нейросетевых 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
)

[2024-10-08 19:44:44] 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

Формирование нейросетевой архитектуры модели (FI V2)

[4]:

res_load_text_model_nn_fi = _b5.load_text_model_nn(
    corpus = "fi", # Корпус для тестирования нейросетевой модели
    show_summary = False, # Отображение сформированной нейросетевой архитектуры модели
    out = True, # Отображение
    runtime = True, # Подсчет времени выполнения
    run = True # Блокировка выполнения
)

[2024-10-08 19:44:44] Формирование нейросетевой архитектуры для получения оценок по нейросетевым признакам (текстовая модальность) …

— Время выполнения: 0.004 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_['text']['fi']['nn']['googledisk']

res_load_text_model_weights_nn_fi = _b5.load_text_model_weights_nn(
    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
)

[2024-10-08 19:44:44] Загрузка весов нейросетевой модели для получения оценок по нейросетевым признакам (текстовая модальность) …

[2024-10-08 19:44:46] Загрузка файла «weights_2023-07-03_15-01-08.pth» 100.0% …

— Время выполнения: 2.488 сек. —

Отображение сформированной нейросетевой архитектуры модели

[6]:

_b5.text_model_nn_

[6]:

text_model_nn(
  (lstm1): LSTM(768, 32, batch_first=True, bidirectional=True)
  (attention): Attention()
  (dense1): Linear(in_features=64, out_features=128, bias=True)
  (addition): Addition()
  (dense2): Linear(in_features=256, out_features=128, bias=True)
  (final_dense): Linear(in_features=128, out_features=5, bias=True)
)

Формирование нейросетевой архитектуры модели (MuPTA)

[7]:

res_load_text_model_nn_mupta = _b5.load_text_model_nn(
    corpus = "mupta", # Корпус для тестирования нейросетевой модели
    show_summary = False, # Отображение сформированной нейросетевой архитектуры модели
    out = True, # Отображение
    runtime = True, # Подсчет времени выполнения
    run = True # Блокировка выполнения
)

[2024-10-08 19:44:46] Формирование нейросетевой архитектуры для получения оценок по нейросетевым признакам (текстовая модальность) …

— Время выполнения: 0.002 сек. —

Загрузка весов нейросетевой модели

[8]:

# 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_['text']['mupta']['nn']['googledisk']

res_load_text_model_weights_nn_mupta = _b5.load_text_model_weights_nn(
    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
)

[2024-10-08 19:44:47] Загрузка весов нейросетевой модели для получения оценок по нейросетевым признакам (текстовая модальность) …

[2024-10-08 19:44:49] Загрузка файла «weights_2023-07-16_18-12-01.pth» 100.0% …

— Время выполнения: 2.536 сек. —

Отображение сформированной нейросетевой архитектуры модели

[9]:

_b5.text_model_nn_

[9]:

text_model_nn(
  (lstm1): LSTM(768, 32, batch_first=True, bidirectional=True)
  (attention): Attention()
  (dense1): Linear(in_features=64, out_features=128, bias=True)
  (addition): Addition()
  (dense2): Linear(in_features=256, out_features=128, bias=True)
  (final_dense): Linear(in_features=128, out_features=5, bias=True)
)