keras.callbacks | Deep Learning parte 2: como a rede aprende

modelo = keras.Sequential([ keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), keras.layers.Dense(256, activation=tensorflow.nn.relu), keras.layers.Dropout(0.2), keras.layers.Dense(128, activation=tensorflow.nn.relu), keras.layers.Dense(64, activation=tensorflow.nn.relu), keras.layers.Dense(10, activation=tensorflow.nn.softmax)]) adam = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.002) early_stopping = [keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss'), keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath='melhor_modelo.hd5', monitor='val_loss', save_best_only=True)] modelo.compile(optimizer=adam, loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) historico = modelo.fit(imagens_treino, identificacoes_treino, epochs=5, batch_size=480, validation_split=0.2, callbacks=early_stopping)

Olá, João! Tudo bem com você?

A mensagem de aviso WARNING:absl:Found untraced functions such as _update_step_xla while saving (showing 1 of 1). These functions will not be directly callable after loading. indica que algumas funções não foram rastreadas durante o salvamento do modelo. Isso significa que essas funções não serão diretamente chamáveis após o carregamento do modelo.

Muitos usuários relatam essa mensagem de aviso ao usar camadas LSTM ou outras camadas personalizadas em seus modelos. Apesar do aviso, muitos usuários relataram que seus modelos ainda funcionam normalmente após o carregamento, embora possa haver problemas em alguns casos, como a lentidão no carregamento do modelo ou na execução de inferências Github.

Para corrigir essa mensagem de aviso, você pode tentar utilizar Use a versão mais recente do TensorFlow: Alguns usuários relataram que o aviso desaparece ao usar as versões mais recentes do TensorFlow Github.

Por fim, é importante notar que, embora essas etapas possam ajudar a resolver o aviso, em alguns casos, o aviso pode ser ignorado se não estiver afetando a funcionalidade do seu modelo Github.

Qualquer dúvida estou à disposição.

Bons estudos.