Формирование нейросетевых архитектур моделей и загрузка их весов для получения оценок персональных качеств (текстовая модальность)
_b5.text_model_b5_- Нейросетевая модель tf.keras.Model для получения оценок персональных качеств
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 17:03:46] 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 нейросетевых архитектур моделей
[4]:
res_load_text_model_b5 = _b5.load_text_model_b5(
show_summary = False, # Отображение сформированной нейросетевой архитектуры модели
out = True, # Отображение
runtime = True, # Подсчет времени выполнения
run = True # Блокировка выполнения
)
[2023-12-10 17:03:46] Формирование нейросетевой архитектуры модели для получения оценок персональных качеств (текстовая модальность) …
— Время выполнения: 0.539 сек. —
Загрузка весов нейросетевых моделей
FI V2
[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']['b5']['sberdisk']
res_load_text_model_weights_b5 = _b5.load_text_model_weights_b5(
url = url,
force_reload = False, # Принудительная загрузка файла с весами нейросетевой модели из сети
out = True, # Отображение
runtime = True, # Подсчет времени выполнения
run = True # Блокировка выполнения
)
[2023-12-10 17:03:46] Загрузка весов нейросетевой модели для получения оценок персональных качеств (текстовая модальность) …
[2023-12-10 17:03:47] Загрузка файла “ft_fi_2023-12-09_14-25-13.h5”
— Время выполнения: 0.144 сек. —
MuPTA
[6]:
# 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']['b5']['sberdisk']
res_load_text_model_weights_b5 = _b5.load_text_model_weights_b5(
url = url,
force_reload = False, # Принудительная загрузка файла с весами нейросетевой модели из сети
out = True, # Отображение
runtime = True, # Подсчет времени выполнения
run = True # Блокировка выполнения
)
[2023-12-10 17:03:47] Загрузка весов нейросетевой модели для получения оценок персональных качеств (текстовая модальность) …
[2023-12-10 17:03:47] Загрузка файла “ft_mupta_2023-12-09_14-25-13.h5”
— Время выполнения: 0.137 сек. —
Отображение сформированной нейросетевой архитектуры модели
[7]:
_b5.text_model_b5_.summary()
Model: "model"
__________________________________________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param # Connected to
==================================================================================================
input_1 (InputLayer) [(None, 5)] 0 []
input_2 (InputLayer) [(None, 5)] 0 []
tf.concat (TFOpLambda) (None, 10) 0 ['input_1[0][0]',
'input_2[0][0]']
dense (Dense) (None, 5) 55 ['tf.concat[0][0]']
==================================================================================================
Total params: 55
Trainable params: 55
Non-trainable params: 0
__________________________________________________________________________________________________