苦悩の日々

先週末も競馬そっちのけでひたすらCopilotとの格闘。プラス自分のコーディングミスなんかの処置で予想する気力とか時間とかね。でも、先が見えたかも!

そもそもの問題はってか、通常の走破予測の学習モデルはTensorFlowで1epochで40分弱なんです。最低でも500epochs程度は学習しようとは思ってますが、50epochsで学習終了後にセーブ時にエラーで全てが無駄にorz それを踏まえて小刻みに学習をさせるべく、その術をCopilotに問い合わせ、その実現に向けて先週末はほぼ終わりました。

ここまでは

# SavedModel形式で保存
model.export('TFMShinbaCK')

# TensorSpec を生成（shapeは共通なので固定）
input_signature = [
    tf.TensorSpec([None, 1], dtype, name=name)
    for name, dtype in feature_info
]

@tf.function(input_signature=input_signature)
def serve_fn(*features):
    return {"output": model(list(features))}

saved_model_path = "saved_model_multi_output"
tf.saved_model.save(model, saved_model_path, signatures={"serving_default": serve_fn})

この2本立て。いやね、当初諸々してた時にたどり着いたmodel.exportなんですが、これ、多分無用ですね。先日も書いてますが、その次のがonnx形式には重要ってか使います。

一旦学習したモデルを保存して、後日読込して再学習が必要と思い、その実現に先週末は時間を費やしました。最初Copilotが提案したのが

model.save("Shinba.keras")

なんですが、これはNG! 詳細既に忘れてますが、そもそも".keras"では保存がエラーになる。これって別に自分がやろうとしたのではなく、単にCopilotのアドバイスからね。で、次は

model.save("Shinba.h5")

これは、Geminiも案内した方法なんですが、これをこれからちょっと色々とやってみるかなぁ。ってのも、それ以前に新馬戦用のonnx形式は実装出来たので、走破予測のonnx形式も確認して実装作業しながら学習も進めていこうってのと、それ出来たら二つ合わせた走破予測の検証して、それ使った順位予測の学習用CSVの出力とその学習。

自分の年齢的にものんびりする予定は無いです! ただ、想定より遥かに時間を必要としているので、ここは慌てずに着実に進めていく予定です

追記 2025.7.21
ちょっとビビった😅 実は昨晩どうにか走破予測モデルをたった1epochで完了してまして、これをonnx形式にしてNetronで確認してML.NETで予測する部分の実装進めようかと思っていて、早速いつものってかAnacondaの仮想環境でお約束のコマンド使ってみた所、そのままでは2GBの壁か何かでNG! --large_model付ければってCopilotがいうので試した所、無事にonnx形式に出来た。参考までに1epochしかしてないモデルですが、2.07GBでした。