Compile Model

Dieser Funktionsblock wird verwendet, um ein neuronales Netzwerkmodell für die Verarbeitung von 2D-Daten in Machine-Learning-Aufgaben zu kompilieren. Es integriert verschiedene Modellparameter, einschließlich Schichten, Optimierer, Verlustfunktionen und Metriken.

📥 Eingänge

Layer Dieser Eingang verbindet sich mit der gewünschten neuronalen Netzwerkebene, die in das Modell kompiliert werden soll.

Optimizer Dieser Eingang gibt den Optimierungsalgorithmus an, der beim Training des Modells verwendet werden soll.

Loss Function Dieser Eingang verbindet sich mit der gewählten Verlustfunktion, die den Optimierungsprozess leiten wird.

Metrics Dieser Eingang verbindet sich mit den Leistungskennzahlen, die zur Bewertung des Modells während des Trainings verwendet werden.

Training Params Dieser Eingang enthält Parameter, die mit dem Trainingsprozess verbunden sind, wie z. B. Pfade und Konfigurationen.

📤 Ausgänge

Dieser Funktionsblock liefert keine Ausgaben.

🕹️ Steuerungen

Compile Model Dieser Button initiiert die Kompilierung des neuronalen Netzwerkmodells basierend auf den bereitgestellten Eingaben.

🎨 Funktionen

Session Management Löscht alle bestehenden TensorFlow-Sitzungen vor der Kompilierung des Modells, um einen sauberen Zustand sicherzustellen.

Error Handling Bietet detaillierte Fehlermeldungen und Protokollierungen, um Benutzer zu leiten, wenn Eingaben fehlen oder ungültig sind.

Training Window Launching Erfolgreiche Kompilierung des Modells und Öffnung eines Trainingsfensters für iterative Trainingsprozesse.

📝 Nutzungshinweise

1. Connect Inputs: Verknüpfen Sie geeignete Schichten mit dem Layer-Eingang, Optimierer mit dem Optimizer-Eingang, Verlustfunktionen mit dem Loss Function-Eingang und Leistungskennzahlen mit dem Metrics-Eingang.

2. Configure Training Parameters: Stellen Sie sicher, dass gültige Trainingsparameter mit dem Training Params-Eingang verbunden sind.

3. Compile the Model: Klicken Sie auf die Schaltfläche Compile Model, um den Kompilierungsprozess des Modells zu initiieren.

4. Training: Nach erfolgreicher Kompilierung wird ein Trainingsfenster für weitere Schritte im Trainingsprozess angezeigt.

📊 Bewertung

Bei erfolgreicher Ausführung kompiliert dieser Funktionsblock das Modell gemäß den angegebenen Parametern und bereitet es auf das Training vor.

💡 Tipps und Tricks

Ensure Valid Inputs

Überprüfen Sie immer, dass alle erforderlichen Eingaben verbunden sind, bevor Sie versuchen, das Modell zu kompilieren. Fehlende Eingaben können zu Kompilierungsfehlern führen.

Use Correct Paths

Stellen Sie sicher, dass der im Trainingsparameter angegebene Trainingspfad existiert und zugänglich ist. Falsche Pfade führen zu Validierungsfehlern.

More Info on Parameters

Wenn Sie sich nicht sicher sind, welche Parameter vom Modell benötigt werden oder wie deren Struktur aussieht, konsultieren Sie die Modelldokumentation oder verwenden Sie visuelle Hilfsmittel wie Flussdiagramme, um erforderliche Verbindungen darzustellen.

🛠️ Fehlersuche

Compilation Errors

Wenn ein Fehler während der Kompilierung auftritt, überprüfen Sie die bereitgestellten Eingaben auf Korrektheit und stellen Sie sicher, dass alle Komponenten ordnungsgemäß konfiguriert sind.

Model Not Training

Wenn das Modell erfolgreich kompiliert wird, aber nicht trainiert, überprüfen Sie Ihre Trainingsparameter – insbesondere die, die mit Pfaden, Klassen und Optimierern verbunden sind.