Hallo und herzlich willkommen zu diesem Tutorial.
In Ordnung, so werden wir heute eine Funktion erstellen, die das Gehirn des Autos
rettet oder ein Modell speichert, sodass wir es verwenden können, wenn wir die Anwendung beenden.
Dank der Funktion Speichern kann das Modell gespeichert werden.
Dann beenden Sie die Anwendung und wenn wir zu den Anwendungssachen zurückkehren, zu
einer anderen Funktion, der Ladefunktion, die nach dieser Funktion ausgeführt wird, werden wir die
letzte Version unseres Modells laden, die trainiert wurde Machen Sie diese beiden Funktionen zur gleichen
Funktion und zur Ladefunktion.
Beginnen wir also mit der gleichen Funktion in diesem Tutorial.
Also hier kommt die neue Def, dann speichern und dann braucht man ein Argument, dass es sich selbst sein wird.
Und der Grund ist, dass wir nicht das ganze Modell hier sagen wollen, sondern unser neuronales
Netz Selldorf-Modell und unsere Optimiererzellen, die es optimieren, weil wir nur die letzten Gewichte speichern möchten, die bei
der letzten Iteration datiert wurden Wann immer wir unsere Ersparnisse später wiederverwenden wollen, wollten
wir die Aktion mit den bereits trainierten Gewichten zum Spielen bringen.
Wir müssen also die letzte Version der Gewichte nehmen.
Außerdem müssen wir die letzte Version des Optimierers verwenden, da diese mit diesen Gewichten verbunden ist.
Also lass uns das tun.
Wir haben unsere Zellen, so dass wir unser That-Modell in den Optimierer übernehmen können, und wir werden diese
beiden Objekte in einem Python-Wörterbuch speichern und diese beiden Objekte speichern.
Wir werden dieselbe Funktion aus dem Brennermodul verwenden.
Also fange ich hier mit einer fackeligen Fackel an und in Klammern setzen wir diese Wörterbuchklammern in ein
Wörterbuch.
Bison funktioniert so, dass Sie einen Schlüssel haben, der Ihre Kennung ist.
Das ist also einzigartig.
Und für jeden haben Sie den Wert, den Sie zu diesem Schlüssel bekommen möchten.
Es ist also wie eine Zuordnungsfunktion von eindeutigen Bezeichnern zu einem Wert, den Sie diese Bezeichner erhalten möchten.
Wenn Sie ein einfaches Wörterbuchbuch gut nehmen, sind die Schlüssel die Wörter und die Werte sind die Definitionen der
Wörter.
Nun, das heißt, wir werden zwei Schlüssel erstellen, einen Schlüssel für das erste Objekt, das wir speichern möchten. Dieses
Modell ist ein Subduct-Modell und eine Sekunde zuvor.
Die zweite Sache, die wir sagen wollen, ist unser Optimizer und wir beginnen mit dem ersten
Schlüssel.
Also mussten wir diesem Schlüssel einen Namen geben, und ich werde ihn beim Score-Dikt als state bezeichnen, da Sie dann
sehen werden, wie er die Funktion say dict verwendet, um unser Modell im Wörterbuch zu speichern.
Das ist also unser erster Schlüssel, um den Wert anzugeben, den wir dem ersten Schlüssel zuordnen möchten.
Nun, wie Sie sehen, habe ich hier eine kleine Con hinzugefügt und hier füge ich dem Objekt das Objekt hinzu, das ich
sagen möchte.
Das erste Objekt, das ich sagen möchte, ist das Selbstmodell, sodass wir dieses Selbst morgen kopieren und als Wert
unserer ersten Schlüsselzelle einfügen können.
Jetzt fügen wir diesen Zustandsunterstrich hinzu.
Auf geht's.
Der erste.
Und dann fügen wir Klammern hinzu und speichern die Parameter Ihres Modells.
In diesem ersten wichtigen Zustandsdikt.
Und jetzt sagen wir unser Optimierer.
Also fügen wir einen zweiten Schlüssel in das Wörterbuch ein und dazu haben wir hier ein Komma.
Dann drücken Sie die Eingabetaste und dann gehen wir mit unserer zweiten Taste.
Der zweite Schlüssel nennen wir es.
Nun, wir können es Optimizer nennen, dann reinrufen und dann den Namen des zu speichernden Objekts
hinzufügen.
Und das ist selbst.
Das ist unser Optimierer.
Also fügen wir hier selbst diesen Optimierer hinzu.
Und dann, um die Parameter dieses Optimierers erneut einzustellen, sind wir hier wieder in diesem Zustand.
Und dann gehen wir, wir haben unser Modell mit all dem Gewicht gespeichert und unser Optimierer speichert perfekt und dann
speichern wir das alles in einer Datei und dazu füge ich der Save-Funktion ein zweites
Argument hinzu Geben Sie den Namen dieser Datei an, in der unser Modell in unserem Optimierungsset enthalten sein
soll.
Denken Sie daran, ich sollte im ersten Abschnitt dieses ersten selbstfahrenden Autos eine kurze Demo machen.
Das war eine Demo, bei der wir nur zufällige Aktionen hatten.
Das war also noch nicht das selbstfahrende Auto, aber dann erinnere ich mich, dass ich auf den
Speichern-Button geklickt habe, um das Modell zu speichern. Dadurch wurde das letzte Gehirn erstellt, das PCH gefunden hat. Diese Datei enthält die gleiche Version
Ihrer E-Mail.
Also füge ich hier das letzte Mal hinzu, dass Gehirn dieses Alter unterstreicht, damit Ihre Moral und Ihr Optimierer in
dieser erstellten Datei gespeichert werden.
Lassen Sie uns diese Seite mitbringen, damit Sie sie noch nicht haben.
Sobald Sie jedoch Ihr Modell in der Anwendung angegeben haben, wird diese Datei mit dem gerade hinzugefügten
Code erstellt.
Gut.
Und jetzt perfekt.
Wir haben eine sichere Funktion, die Ihr Modell rettet, indem Sie die Gewichte und
den Optimierer des neuen Netzwerks speichern, das eigentlich das Gehirn des Autos ist. So perfekt, dass wir nur
noch eine Funktion haben.
Das ist die Ladefunktion und das deshalb, weil dieselbe Funktion niemals ohne Ladefunktion geht.
Nein, es gibt keinen Zweck, das Modell zu speichern.
Wenn Sie das, was Sie sagen, nicht laden können.
Das ist also der letzte Schritt auf unserer Reise vor der aufregenden Demo und wir werden diese Sloat-Funktion erstellen.
In den letzten beiden Toyota-Abschnitten werde ich Sie also in diesem nächsten Tutorial sehen.
Und bis dahin genießen Sie AI.