Como carregar modelo treinado?

[Renatoyyz]

Boa tarde, nessa parte do código:

num_epochs = 80
num_batch_size = 32

checkpointer = ModelCheckpoint(filepath = ‘saved_models/ambient_sound_classification.hdf5’, verbose = 1, save_best_only = True)
start = datetime.now()
history = model.fit(X_train, y_train, batch_size = num_batch_size, epochs = num_epochs, validation_data = (X_val, y_val), callbacks = [checkpointer] , verbose=”auto” )
duration = datetime.now() – start
print(‘Duração do treinamento: ‘, duration)

Pelo que entendi é feito o treinamento e o modelo treinado é carregado no arquivo “ambient_sound_classification.hdf5”.

Só que quando rodo de novo é feito o treinamento outra vez. Como eu faria para carregar esse modelo treinado? Como se fosse algo:

model = load_model(‘ambient_sound_classification.hdf5’) , onde se carregaria o arquivo que deduzo é onde está os pesos para predição.

 

[Dalton Vargas]

Olá Renato!

Certo, a ideia é essa mesmo que você mencionou, faz um load_model. Segue abaixo um exemplo de função que você poderá usar para a maioria dos modelos criados aqui no curso:

# Vetor para indicar qual modelo iremos carregar
MODEL_TYPES = ['SOM', 'EMOÇÃO']

# Função para carregar o modelo
def load_model_by_name(model_type):
    if model_type == MODEL_TYPES[0]:
       model = tf.keras.models.load_model('models/ambient_sound_classification.hdf5')
       model_dict = sorted(list(['ar_condicionado', 'buzina_de_carro', 'crianca_brincando', 'latido_de_cachorro', 'perfuracao', 'motor_em_marcha_lenta', 'tiro_de_arma', 'britadeira', 'sirene', 'musica_de_rua']))
       SAMPLE_RATE = 44100 # taxa de amostragem do modelo criado

    return model, model_dict, SAMPLE_RATE

 

[Renatoyyz]

Bom dia, muito obrigado pela atenção.

Já fiz o teste e funcionou corretamente.

Obrigado.

[Renilson]

olá, estou fazendo o curso: Classificação de Áudio com Python, O Guia Completo, já terminei o tópico: Reconhecimento de comandos de voz,

porem gostaria de rodar o modelo no meu celular, podendo captar audio pelo celular, ou mesmo rodar o modelo na nuvem, como faço?  eu ate converti para modelo.tflite, porem não sei utilizar a biblioteca auxiliar de audioclassificador do tflite.

[Dalton Vargas]

Olá Renilson!

Acredito que a melhor solução seria desenvolver um aplicativo. Neste caso você precisará de uma IDE para desenvolvimento mobile, como por exemplo o Android Studio.

Segue o link de alguns artigos que podem lhe ajudar:

• Train ML Model and Build Android Application Using TensorFlow Lite & Keras
• How to Deploy Machine Learning(ML) Model on Android
• Início rápido para Android

[Autor]

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