Guardar y utilizar un modelo de CNN para detectar neumonía en radiografías

Desarrollar un modelo de red neuronal convolucional (CNN) no termina con su entrenamiento; es fundamental comprender cómo almacenarlo y utilizarlo en producción para predicciones efectivas. Guardar un modelo entrenado garantiza reutilizarlo fácilmente después, y cargarlo en producción facilita su integración práctica en diversas aplicaciones.

¿Cómo guardar un modelo de PyTorch tras entrenarlo?

En PyTorch, una vez obtenido un modelo entrenado, se almacena preferentemente con la extensión .pth. Este formato facilita posteriormente la carga del modelo para su reuso:

• Guarda tu modelo entrenado con el nombre model.pth.
• Utiliza PyTorch para la carga, asegurando disponibilidad inmediata para tareas futuras.

¿Qué significa colocar un modelo en producción?

Llevar un modelo a producción implica integrarlo en un entorno en vivo donde pueda realizar predicciones de manera efectiva. Existen varias formas comunes para hacerlo:

• Integración en una API.
• Integración en una interfaz gráfica.
• Incorporación en una función dentro de otro sistema.

En este caso específico, cargar el modelo se ha hecho en un dispositivo GPU para acelerar la inferencia.

¿Cuáles son los pasos para realizar predicciones en producción?

Una vez guardado el modelo entrenado, sigue estos aspectos clave para su uso práctico:

1. Importar librerías y dependencias necesarias.
2. Cargar el modelo guardado (model.pth) en tu script o entorno.
3. Colocar el modelo en modo evaluación (eval()).
4. Cargarlo al dispositivo deseado, por ejemplo una GPU.

¿Qué implica la función de predicción utilizada?

Esta función requiere:

• La ruta de la imagen específica.
• El modelo previamente cargado.
• Una lista que contenga los nombres correspondientes a las clases (como neumonía y normal).
• La especificación del dispositivo (GPU o CPU).

Tras ejecutar estos pasos, la salida revelará qué clase de imagen predice el modelo basado en su entrenamiento previo.

¿Cómo se testea el modelo con imágenes específicas?

Para evaluar concretamente la precisión y utilidad práctica del modelo:

• Selecciona imágenes individuales desde tus carpetas.
• Copia la ruta de la imagen elegida.
• Adminístrala en la función creada de predicciones.
• Ejecuta la predicción y verifica el resultado y clasificación del modelo.

Se demuestran distintos ejemplos con imágenes identificadas como normales o con neumonía, generando respuestas precisas con el modelo entrenado.

Este procedimiento validó tu capacidad para crear y utilizar una red neuronal convolucional desde cero, exhibiendo resultados correctos en casos específicos. Ahora que has completado esto, evalúa su fiabilidad mediante métricas adicionales propuestas en próximos análisis.

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