मैं टाइम्सरीज़ की भविष्यवाणी करने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क विकसित करने की कोशिश कर रहा हूं।एक प्रशिक्षित तंत्रिका नेटवर्क का भंडारण और उपयोग
जहां तक मुझे समझा गया है, मैं अपने तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षण सेट के साथ प्रशिक्षण दे रहा हूं और इसे एक परीक्षण सेट के साथ मान्य कर रहा हूं।
जब मैं अपने परिणामों से संतुष्ट हूं, तो मैं अपने न्यूरल नेटवर्क का उपयोग नए मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए कर सकता हूं, और तंत्रिका नेटवर्क मूल रूप से केवल वज़न है जो मैंने अपने प्रशिक्षण सेट का उपयोग करके समायोजित किया है।
क्या यह सही है?
यदि ऐसा है, तो मुझे केवल एक बार अपने नेटवर्क को प्रशिक्षित करना चाहिए, और फिर भविष्य के मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए बस अपने नेटवर्क (वजन) का उपयोग करें। आप आम तौर पर पूरे नेटवर्क को फिर से कंप्यूटिंग से कैसे बचते हैं? क्या मुझे सभी वजन किसी डेटाबेस या किसी चीज़ में सहेजना चाहिए, इसलिए मैं इसे फिर से प्रशिक्षित किए बिना हमेशा एक्सेस कर सकता हूं?
यदि मेरी समझ सही है, तो मैं एक समर्पित कंप्यूटर (जैसे एक सुपरकंप्यूटर) पर भारी गणना करने से लाभ प्राप्त कर सकता हूं और फिर बस अपने नेटवर्क का उपयोग वेबसर्वर, एक आईफोन ऐप या ऐसा कुछ नहीं कर सकता, लेकिन मैं नहीं करता इसे स्टोर करने के बारे में जानें।
शायद आप अपने प्रशिक्षित तंत्रिका नेट को फ़ाइल में स्टोर करने के लिए 'अचार' का उपयोग कर सकते हैं। Https://docs.python.org/2/library/pickle.html देखें। –
यदि आप एक तंत्रिका नेटवर्क ढांचे का उपयोग कर रहे हैं, तो कृपया इसका जिक्र करें, क्योंकि उस ढांचे में वजन को लोड/सहेजने के लिए एपीआई हो सकते हैं। –