สวัสดีเพื่อนๆ ของฉัน ขอต้อนรับสู่ส่วนใหม่นี้เกี่ยวกับการแสดงภาพผลลัพธ์ของรูปแบบการเรียนรู้ที่ลุ่มลึกและบิดเบี้ยว
อย่างแรก ฉันอยากจะแสดงความยินดีเป็นอย่างยิ่งที่ได้ดำเนินการใช้แบบจำลองระบบประสาทส่วนลึกทั้งหมดเสร็จสิ้น
และตอนนี้เราอยู่ในส่วนที่สนุกที่เราจะเห็นภาพผลลัพธ์ของ AI ที่เราสร้างขึ้น
และอย่างที่ฉันพูดไปในตอนท้ายของบทช่วยสอนก่อนหน้านี้ คุณรู้ไหม บทช่วยสอนสุดท้ายของการใช้งาน
ฉันบอกว่าฉันมีเซอร์ไพรส์สำหรับคุณ
และที่น่าประหลาดใจก็คือสิ่งนี้เอง
เราจะเห็นภาพผลลัพธ์ใน Google CoLab
แล้วทำไมมันถึงเซอร์ไพรส์ได้ล่ะ?
เป็นเรื่องที่น่าประหลาดใจมาก เพราะโดยพื้นฐานแล้ว คุณจะไม่มีปัญหาในการรันโค้ด การรันโค้ด
และการแสดงผลลัพธ์
อันที่จริงนี่เป็นคุณสมบัติใหม่ของหลักสูตร
ก่อนหน้านี้ เราเคยเรียกใช้โค้ดบน Spider ใน Python มาก่อน แต่มันยากมากที่จะติดตั้งแพ็คเกจทั้งหมด,
pytorch, การพึ่งพายิม และการพึ่งพาที่แตกต่างกันทั้งหมด
จริงๆ แล้ว นักเรียนจำนวนมากมีปัญหามากมายในการติดตั้งทุกอย่าง และในตอนท้ายพวกเขาส่วนใหญ่ไม่สามารถทำงานได้ดี
โค้ดทั้งหมด และส่วนใหญ่พวกเขาไม่เห็นผลสุดท้าย
ดังนั้นฉันจึงต้องการแก้ไขปัญหานี้อย่างแน่นอน
และทางออกที่ดีที่สุดที่ฉันคิดคือรวมโค้ดทั้งหมด
ดังนั้นคุณจะมีรหัสเดียวกันกับที่เราได้ดำเนินการในส่วนนี้ทุกประการ
แต่ฉันได้รวมโค้ดทั้งหมดไว้ในโน้ตบุ๊ก Google CoLab โดยที่สิ่งเดียวที่คุณจะต้องทำเพื่อเรียกใช้โค้ดและเห็นภาพผลลัพธ์คือการคลิกปุ่มเล่นเหล่านี้ที่นี่
นั่นเป็นสิ่งเดียวที่คุณต้องทำ เพราะความสวยงามของ Google CoLab ก็คือไลบรารีและแพ็คเกจส่วนใหญ่ได้รับการติดตั้งไว้แล้ว
ตัวอย่างเช่น TensorFlow ได้รับการติดตั้งแล้ว PyTorch ได้รับการติดตั้งแล้วในโมดูล Torch ทั้งหมด
ฟังก์ชันและคลาสได้รับการติดตั้งแล้ว ดังนั้นคุณจึงไม่ต้องติดตั้ง
อย่างไรก็ตาม เรายังคงมีการพึ่งพาเล็กน้อยในการติดตั้งเพื่อให้แน่ใจว่าทุกอย่างเชื่อมต่อได้ดี
แต่เราไม่ต้องติดตั้งผ่านเทอร์มินัลหรือผ่านพรอมต์ของ Anaconda เหมือนที่เราทำในรถยนต์ที่ขับด้วยตนเอง
เราจะต้องคลิกปุ่มเล่นนี้ในเซลล์แรกที่ติดตั้งการพึ่งพาระบบเพื่อภูมิปัญญา
ตอนนี้ฉันรู้แล้วว่าพวกคุณบางคนกำลังคิดอะไรอยู่
ทำไมเราไม่ทำเช่นเดียวกันสำหรับรถยนต์ที่ขับด้วยตนเอง?
น่าเสียดายที่เราไม่สามารถทำเช่นเดียวกันได้ เพราะในโมดูลรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเอง เรามีการโต้ตอบกับผู้ใช้
คุณรู้ไหม เมื่อเราวางแผนความรู้สึกบางอย่างบนแผนที่เพื่อออกแบบถนนและวางสิ่งกีดขวาง
น่าเสียดายที่ Google CoLab ยังไม่มีฟีเจอร์ดังกล่าวที่อนุญาตให้ผู้ใช้โต้ตอบกับแผนที่บางอันได้
ดังนั้นฉันจึงไม่สามารถทำสิ่งนี้ให้กับรถที่ขับเองได้
ฉันขอโทษสำหรับสิ่งนั้น แต่นั่นเป็นเหตุผลที่ฉันให้คุณทั้งบทของหนังสือของฉันเกี่ยวกับ Crash Course ซึ่งมีคำแนะนำทั้งหมดเกี่ยวกับรถยนต์ที่ขับด้วยตนเอง
ฉันหวังว่าคุณจะสามารถติดตั้งทุกอย่างได้อย่างถูกต้องอยู่แล้ว
ไม่มีอะไรให้ติดตั้งมากนักเมื่อเทียบกับ Doom ดังนั้นฉันหวังว่าทุกอย่างจะผ่านไปด้วยดีสำหรับรถที่ขับด้วยตนเอง
แต่สำหรับการลงโทษที่นี่
ตอนนี้คุณได้รับการคุ้มครอง
คุณจะไม่มีปัญหาในการรันโค้ดและการแสดงภาพผลลัพธ์
นั่นคือความประหลาดใจ
ฉันหวังว่าคุณจะชอบมัน.
และตอนนี้ผมจะแนะนำคุณตลอดการใช้งานทั้งหมดนี้เพื่อแสดงให้คุณเห็นว่าเรามีโค้ดที่เหมือนกันทุกประการกับที่เรานำมาใช้ในส่วนที่สองนี้
สิ่งเดียวคือฉันรวมรหัสสามตัวเข้าด้วยกัน
คุณรู้ไหม นี่คือรหัสที่เรามีในโฟลเดอร์ที่ประกอบด้วยรูปภาพที่กำลังประมวลผลไฟล์ p จากนั้นประสบการณ์จะเล่นไฟล์
p ซ้ำ จากนั้นจึงให้ไฟล์ AI เป็นไฟล์ p ที่มีสองส่วน ส่วนที่หนึ่งสร้าง AI และส่วนที่ 2 ฝึก
AI .
สิ่งที่ฉันทำคือฉันรวมทั้งสามเข้าด้วยกันโดยใส่ภาพก่อนการประมวลผลไฟล์
p
ฉันจะแสดงให้คุณเห็นในสมุดงาน
ประการที่สองประสบการณ์
เล่นซ้ำไฟล์ P และที่สามคือ AI
ตัว P ตกลงไปอยู่ด้านล่างตัวหนึ่งตามลำดับ
ฉันจะแสดงสิ่งนี้ให้คุณดู
แล้วฉันก็แค่ต้องเปลี่ยนสองหรือสามอย่างในโค้ดทั้งหมดนี้ และฉันจะแสดงให้คุณเห็นถึงการเปลี่ยนแปลงอย่างชัดเจน
เพื่อที่คุณจะได้แน่ใจว่าจะจับความแตกต่างได้
โดยพื้นฐานแล้ว ในไฟล์นั้น ทุกอย่างเหมือนกันและไฟล์นั้น ทุกอย่างก็เหมือนกันเช่นกัน
อย่างไรก็ตามไม่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างแน่นอนในไฟล์นั้น
ทีนี้ เมื่อเรานำเข้าแพ็คเกจสำหรับ Openai และ Zoom เราไม่ได้ใช้พื้นที่การดำเนินการของแพ็คเกจ P doom wrappers
เพื่อนำเข้าไปยังแบบไม่ต่อเนื่อง
เราไม่ใช้สิ่งนั้นอีกต่อไป
เราจะใช้อย่างอื่นคุณจะเห็น
และฉันยังเปลี่ยนขนาดของเฟรมที่นี่ 80 x 80 ฉันเปลี่ยนเป็น 256 x 256
เพื่อให้คุณได้ผลลัพธ์การสร้างภาพที่ดีขึ้นอย่างแน่นอน เพราะคุณจะมีวิดีโอที่ใหญ่กว่าให้ดู
นั่นเป็นเพียงสิ่งที่ฉันเปลี่ยนไป
ฉันจะแสดงให้คุณเห็น
มาเริ่มกันที่การประมวลผลภาพกันก่อน เพราะอย่างที่ฉันบอกคุณ ฉันเพิ่งรวมไฟล์ทั้งสามเข้าด้วยกัน
ดังนั้นเราจึงเริ่มต้นด้วยอิมเมจโดยกด p y
และอย่างที่คุณเห็น นี่ก็เหมือนกันทุกประการ
เราเริ่มต้นด้วยการนำเข้าไลบรารี ไลบรารีเดียวกันที่นี่
จากนั้นเราประมวลผลภาพล่วงหน้าด้วยคลาสอิมเมจพรีโพรเซสที่ประกอบด้วยวิธี init และวิธีการสังเกต
และอย่างที่คุณเห็น นี่เป็นภาพก่อนกระบวนการที่เหมือนกันทุกประการ
ในนั้นวิธีการและวิธีการสังเกต
เอาล่ะ เราไปต่อกันที่ประสบการณ์เล่นซ้ำที่ซึ่งเรามีความเหมือนกันทุกประการ
อันที่จริง เราใช้ห้องสมุดสองแห่งที่นี่ก่อน ไม่มีชื่อเลย
แตะที่ด้านขวา
จากนั้นเรากำหนดขั้นตอนเดียวกับที่เรามีที่นี่
จากนั้นเราก็สร้างความคืบหน้าในหลายขั้นตอนด้วยคลาส Step Progress ซึ่งเหมือนกับในสมุดงาน
ถูกต้อง.
ฉันเพิ่งคัดลอกวางที่นี่
เรามีวิธี init เหมือนกันทุกประการ
เป็นวิธีการและขั้นตอนการให้รางวัล
แน่นอนว่าเราใช้ประสบการณ์เล่นซ้ำกับคลาสหน่วยความจำเล่นซ้ำ
และอย่างที่คุณเห็น เรามีความเหมือนกันทุกประการในการทำงานร่วมกันของ Google
นอกจากนี้ คุณอาจจะประทับใจกับโครงสร้างนี้มากขึ้น เนื่องจากฉันได้เพิ่มเซลล์ข้อความแล้ว
อย่างที่คุณทราบ การเห็นภาพในสมุดงานนี้อาจจะดีกว่าด้วยซ้ำ
ไม่เป็นไร.
ดังนั้น เล่นซ้ำหน่วยความจำคลาส init วิธีรันชุดตัวอย่าง โดยพื้นฐานแล้วเป็นรหัสเดียวกันทุกประการ
ไม่เป็นไร.
จากนั้นเราไปยังไฟล์ API ที่สาม, API เสรีภาพ, API ที่มีสองส่วน, ส่วนที่หนึ่ง, การสร้าง
AI และส่วนที่สองฝึกอบรม API
ให้ฉันแสดงให้คุณเห็นว่าเรามีเหมือนกันทุกประการในสมุดงานนี้
ดังนั้น I Freedom API อันดับแรก เรานำเข้าไลบรารี อันเดียวกันทั้งหมด
ถูกต้อง อย่างที่คุณเห็น
นั่นคือความแตกต่างที่ฉันเน้นไปแล้วเมื่อนำเข้าแพ็คเกจสำหรับ Openai และ Dhoom
แทนที่จะนำเข้าเครื่องห่อ gem แล้วข้ามเครื่องห่อแล้วแพ็คมันเพื่อนำเข้าไปยังสคริปต์ สิ่งที่เราทำคือเราต้องนำเข้าอัญมณีที่เหมือนกันเท่านั้น
จากนั้นนำเข้าอัญมณีที่ถึงวาระนี้ ซึ่งเป็นสภาพแวดล้อมการลงโทษแบบใหม่ ซึ่งจริงๆ
แล้ว ดีขึ้นมาก
และสุดท้าย ห่อโดย Gem Library
ไม่เป็นไร.
ความแตกต่างตรงนี้เท่านั้น ซึ่งจะทำให้สิ่งนี้ใช้งานได้บน Google CoLab และบน Python หากคุณต้องการเรียกใช้
และที่นี่ แน่นอน ฉันไม่จำเป็นต้องรวมโค้ดนั้นใน Google ยุบ เพียงเพราะที่นี่เรานำเข้าไฟล์อื่นๆ
ที่นี่ เพราะไฟล์เหล่านั้นแยกจากกัน
และเนื่องจากฉันรวมไฟล์สามไฟล์ใน Google CoLab เข้าด้วยกัน ฉันจึงไม่ต้องนำเข้านี้
ดังนั้น เราจึงย้ายไปยังพอร์ตหนึ่งโดยตรง สร้าง API และที่นี่ ตามที่ผมบอกคุณ เรามีโค้ดเหมือนกันทุกประการ
ยกเว้นมิติข้อมูลที่นี่
ถูกต้อง.
ถ้าเราดูที่พอร์ตหนึ่งที่นี่ พอร์ตวันอาคาร II เราเริ่มต้นด้วยการสร้างสมองด้วย C และคลาส
และอย่างที่คุณเห็น เรามีโค้ดที่เหมือนกันทุกประการ ยกเว้นขนาดของเฟรมอินพุต
ซึ่งเกิดขึ้นเมื่อเราใช้โค้ด 80 คูณ 80
แต่ฉันได้เปลี่ยนสิ่งนั้นใน Google CoLab เป็น 256 x 256 เพื่อให้คุณสามารถมีเฟรมที่ดีขึ้นและดังนั้นวิดีโอในการรับชมที่ดีขึ้น
แต่ส่วนที่เหลือทั้งหมดเหมือนกันทุกประการ
ที่นี่เราสร้างสมองด้วยคลาส CNN จากนั้นเราก็สร้างบัดดี้ด้วยคลาสซอฟแม็กซ์บัดดี้
เหมือนกับที่เรามีอยู่ตรงนี้
และสุดท้าย เราก็นำสิ่งทั้งหมดมารวมเข้ากับชั้นเรียนที่มีสมองและร่างกาย รวมทั้งวิธีการบางอย่างในการดำเนินการ
ถูกต้องเหมือนกัน
คลาสที่ประกอบด้วยสมองในร่างกายแล้วใช้วิธีการเดียวกันในการดำเนินการ
ไม่เป็นไร.
เหมือนกันเป๊ะเลย
แค่ขนาดของเฟรมอินพุตที่เปลี่ยนไป
และตอนนี้ มาต่อกันที่ส่วนที่สอง ซึ่งจะเหมือนกันทุกประการ
อันดับแรก เราได้รับสภาพแวดล้อมของการลงโทษที่ถูกต้อง
ให้ฉันแสดงให้คุณเห็นส่วนที่สองที่นี่เช่นกัน
เราได้รับสภาพแวดล้อมของ Doom ก่อนและจำไว้ว่าเนื่องจากเราไม่ได้ใช้แพ็กเก็ตเพื่อนำเข้าสภาพแวดล้อมอีกต่อไป
แต่เป็นการลงโทษนี้แทน
สิ่งเดียวที่เปลี่ยนแปลงในโค้ดนั้นคือที่นี่เท่านั้น
แน่นอนเราได้รับทางเดินปัญญา แต่นี่เป็นสภาพแวดล้อมเดียวกันทุกประการ
ไม่เป็นไร.
และแน่นอน ฉันเปลี่ยนมิติข้อมูลใหม่เหล่านี้ เพื่อให้คุณมีวิดีโอที่ใหญ่ขึ้นที่นี่
เราจึงไม่มี 80 คูณ 80 อีกต่อไป แต่คราวนี้เป็น 256 คูณ 256
แล้วเราก็มีเหมือนกันทุกประการที่เราได้รับการลงโทษและจำนวนของการกระทำที่คุณจะเห็นจะเป็นเจ็ด
จากนั้นเราสร้าง AI ด้วยการสร้างวัตถุสมอง อย่างที่รู้กันว่า CNN จากนั้นวัตถุร่างกาย ร่างกายสูงสุด
และจากนั้น AI ทั้งหมดประกอบด้วยสมองและร่างกายเหมือนกับที่เราใช้งานร่วมกันทุกประการ
ไม่เป็นไร.
จากนั้นเราก็ตั้งค่าการเล่นซ้ำของประสบการณ์
ตรงนี้ก็เหมือนกันหมด
จากนั้นเราก็ใช้การติดตามการมีสิทธิ์เหมือนเดิมทุกประการ
แล้วเราจะทำอย่างไร?
เราสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่สำหรับผู้บริหาร 100 ก้าว
ตรงนี้ก็เหมือนกัน.
นั่นคือรหัสเดียวกันทั้งหมด
โดยพื้นฐานแล้วมีเพียงขนาดของเฟรมและวิธีการนำเข้าสภาพแวดล้อมเท่านั้นที่เปลี่ยนไป
และสุดท้าย เราก็ฝึก AI ด้วยรหัสเดียวกันทุกประการ
จนถึงที่นี่ เรามีโค้ดทั้งหมดที่คุณเห็นในโฟลเดอร์เมื่อคุณดาวน์โหลด นั่นคือชุดข้อมูลในโค้ด
และโดยพื้นฐานแล้ว เรายังมีโค้ดทั้งหมดที่เราใช้งานร่วมกัน
อย่างไรก็ตาม เพื่อให้การแสดงภาพทำงานบน Google Lab ฉันได้เพิ่มโค้ดพิเศษนี้เข้าไป แต่เนื่องจากรหัสพิเศษนี้ใช้เฉพาะกับสมุดบันทึก
CoLab นี้เท่านั้น และเฉพาะสำหรับการแสดงภาพเท่านั้น
เอ. ฉัน. ในสภาพแวดล้อมของการลงโทษจะโปรด
คุณไม่ต้องกังวลกับการทำความเข้าใจรหัสทั้งหมดที่นี่ เพราะคุณรู้ คุณจะเห็นเพียงครั้งเดียวในชีวิตของคุณเมื่อคุณต้องการสร้างและฝึก
AI บางตัวให้เล่นในสภาพแวดล้อมที่เลวร้าย
ฉันหมายถึงว่าคุณไม่จำเป็นต้องใช้รหัสนี้สำหรับแอปพลิเคชันอื่นๆ ที่คุณจะใช้ในการสร้างและฝึกอบรม
AI
ดังนั้นอย่ากังวลมากเกินไปเกี่ยวกับรหัสนี้
ฉันเพิ่งเพิ่มว่าเพื่อให้ทำงานบน Google CoLab ได้ แต่มาดูกันว่าฉันทำอะไรได้บ้าง
ขั้นแรกให้นำเข้าไลบรารี่แน่นอน
จากนั้นฉันได้เพิ่มโค้ดที่ใช้งานได้จริงที่นี่ เพื่อให้คุณสามารถดูจำนวนการกระทำที่คุณมีในสภาพแวดล้อมได้อย่างรวดเร็ว
เช่นเดียวกับการแสดงกรอบของสภาพแวดล้อมเพื่อดูว่ามันเป็นอย่างไร
และเหตุผลที่ฉันเพิ่มเข้าไปนั้นก็เพราะว่าฉันจะแสดงให้คุณเห็นถึงวิธีการเล่นกับสภาพแวดล้อมของ Doom อื่นๆ เพราะจริงๆ
แล้วคุณมีสิ่งเหล่านี้อยู่มากมาย
ดังนั้นสิ่งที่คุณต้องทำคือเปลี่ยนทางเดินปัญญาโดยใช้ชื่อของสภาพแวดล้อมอื่นๆ ที่อยู่ที่นี่
ฉันจะให้ลิงก์ของหน้านั้นแก่คุณจนถึงบทช่วยสอนนี้
แต่ที่นี่ อย่างที่คุณเห็น คุณมีสภาพแวดล้อมที่เลวร้ายมากมายที่คุณสามารถเล่นได้
คุณรู้ไหม Wisdom Basics, Wisdom Corridor ซึ่งเป็นเกมที่เราจะเล่นด้วยตอนนี้
Wisdom Defense Center และอื่น ๆ และยังมีเขาวงกตในร่มและทำตามคำแนะนำที่นี่
คุณจะพบสิ่งเหล่านี้ทั้งหมดในโฟลเดอร์นี้ ในวิธี init นี้
คุณสามารถหาชื่อได้ที่นี่
ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับภูมิปัญญา, ทางเดินแห่งปัญญา, ศูนย์ป้องกันภูมิปัญญา
และคุณมีจำนวนมาก หลายคน คุณเห็น
ดังนั้นหากคุณต้องการเล่นกับสภาพแวดล้อมที่เลวร้ายอื่น ๆ อย่าลังเลที่จะทำเช่นนั้น
คุณจะต้องเปลี่ยนชื่อของสภาพแวดล้อม
เมื่อใดก็ตามที่คุณเห็นทางเดินแห่งความหายนะที่นี่ในสมุดงานนี้ คุณเพียงแค่แทนที่ด้วยชื่อนั้น
และต้องขอบคุณโค้ดนี้และโค้ดนี้ คุณจะสามารถเห็นได้อย่างรวดเร็วว่าจำนวนการกระทำเป็นเท่าใด
ขนาดของรูปร่างอินพุต และการแสดงเฟรมเพื่อดูว่าสภาพแวดล้อมเป็นอย่างไร
ดังนั้นสิ่งนี้จะค่อนข้างใช้งานได้จริง
จากนั้นฉันก็สร้างฟังก์ชันตัวช่วยนี้สำหรับการแสดงภาพ
จากนั้นฉันก็เรียกใช้ AI ในตอนหนึ่งหลังจากฝึกฝนแล้ว
ดังนั้นเราจะฝึกที่นี่ก่อน
อย่างที่คุณเห็น ฉันลืมบอกคุณว่าฉันได้เปลี่ยนจำนวนยุคจาก 100 เป็น
20 ด้วย และนั่นเป็นเพียงเพราะ คุณรู้ว่าฉันเพิ่มขนาดของเฟรม
และเนื่องจากฉันเพิ่มมิติให้กับเฟรม การฝึกซ้อมจะใช้เวลานานกว่านั้นมาก เพราะแน่นอนว่าการฝึกนั้นยากกว่า
ดังนั้นฉันจึงลดจำนวนยุค 100 ลงเหลือ 20 OC
และไม่ต้องกังวลว่าเราจะได้รับผลตอบแทนที่ดีอยู่แล้ว
แต่แน่นอนถ้าคุณต้องการปรับปรุงประสิทธิภาพและปรับปรุงผลลัพธ์ในท้ายที่สุด อย่าลังเลที่จะเพิ่มจำนวนยุคนั้น
คุณจะได้ผลลัพธ์ที่ดียิ่งขึ้นไปอีก แต่คุณจะเห็นว่าด้วย 20 ยุคแล้ว การฝึกจะใช้เวลาค่อนข้างนาน
ตกลง แล้วฉันอยู่ที่ไหน
ใช่ นั่นช่วยฟังก์ชันสำหรับการแสดงภาพ
จากนั้นฉันก็เรียกใช้ AI ในตอนหนึ่งแน่นอนหลังจากที่ได้รับการฝึกฝน
และสุดท้ายรหัสเซลล์สุดท้ายนี้จะส่งออกวิดีโอของการเล่นเกม คุณรู้ไหม ในตอนเดียวนี้
และคุณจะเห็นว่า AI จะดำเนินการอย่างไรในตอนเดียวนี้ในวิดีโอที่จะส่งออกและคุณจะสามารถ
ดาวน์โหลดเป็นเท็จ คุณรู้ไหม เมื่อเรารันโค้ดนี้
ไม่เป็นไร.
ดังนั้นตอนนี้ถึงเวลาดำเนินการ
ถึงเวลานั่งสบายบนเก้าอี้ของเราจริงๆ
ฉันหวังว่าคุณจะมีกาแฟดีๆ หรือชาดีๆ
ตอนนี้เรากำลังจะกดปุ่มเล่นต่างๆ ในแต่ละเซลล์เพื่อเรียกใช้ผลลัพธ์สุดท้าย
ลองทำสิ่งนี้กัน
แต่ก่อนอื่น และนั่นสำคัญมากที่ต้องเข้าใจ
และ Google CoLab
นี่คือลิงค์ของสมุดงาน Google CoLab ที่คุณทุกคนสามารถเข้าถึงได้ และแน่นอนว่า คุณไม่สามารถแก้ไขอะไรในนั้นได้
เพราะถ้าคุณคนใดคนหนึ่งแก้ไขได้ดี คนอื่นๆ จะเห็นการแก้ไขนั้น
ดังนั้นนี่คือโหมดอ่านอย่างเดียว ดังนั้นสิ่งที่คุณต้องทำเพื่อแก้ไขบางอย่าง
คุณก็รู้ ในกรณีที่คุณต้องการเปลี่ยนชื่อของสภาพแวดล้อมหรือเพิ่มจำนวนยุคหรือแม้กระทั่งปรับแต่ง
AI ของคุณ จะต้องสร้างสำเนาของสมุดงานนี้ซึ่งจะอยู่ใน Google Drive ของคุณเอง
ด้วยเหตุนี้ คุณจะต้องมีที่อยู่ Gmail เพื่อที่จะมี Google ไดรฟ์
เพื่อให้แน่ใจว่ามี
และเมื่อเป็นกรณีนี้แล้ว คุณเพียงแค่คลิกไฟล์ที่นี่ จากนั้นบันทึกสำเนาและไดรฟ์
และนี่จะสร้างสำเนาของสมุดงานนี้ใน Google Drive ของคุณเอง ซึ่งคุณจะสามารถทำการแก้ไขบางอย่างได้
ไม่เป็นไร.
และตอนนี้เราอยู่ที่จุดเริ่มต้นของการดำเนินการนี้
ตอนนี้เรากำลังจะเล่นทุกช่อง และเข้าใกล้ผลสุดท้ายมากขึ้นเรื่อยๆ