Halo dan selamat datang di tutorial ini.
Baiklah jadi hari ini kita akan membuat fungsi yang akan menyelamatkan atau memodelkannya
yang akan menyelamatkan otak mobil sehingga kita dapat menggunakannya setiap kali kita keluar dari aplikasi.
Berkat fungsi Simpan akan dapat menyimpan model.
Kemudian keluar dari aplikasi dan kemudian ketika kita kembali ke aplikasi hal-hal ke fungsi lain yaitu
fungsi beban yang akan membuat setelah yang satu ini kita akan memuat versi terakhir dari model kita
yang telah dilatih sehingga akan sangat praktis dan oleh karena itu mari jadikan kedua fungsi ini fungsi
yang sama dan fungsi muat.
Jadi mari kita mulai dengan fungsi yang sama dalam tutorial ini.
Jadi inilah def baru lalu simpan dan kemudian akan mengambil satu argumen bahwa itu akan menjadi diri sendiri.
Dan alasannya adalah bahwa hal yang akan kami katakan bukanlah keseluruhan model di sini, tetapi model Selldorf
jaringan saraf kami dan sel pengoptimal kami yang mengoptimalkannya karena apa yang ingin kami simpan hanyalah bobot terakhir yang
diberi tanggal pada iterasi terakhir karena setiap kali kita ingin menggunakan kembali simpanan kita nanti
kita ingin membawa aksi untuk bermain dengan bobot yang sudah dilatih.
Jadi kita perlu mengambil versi bobot terakhir ini.
Dan juga kita perlu mengambil versi pengoptimal terakhir karena terhubung ke bobot ini.
Jadi mari kita lakukan ini.
Kami memiliki sel kami sehingga kami dapat mengambil model itu di dalam diri kami sebagai pengoptimal dan kami akan
menyimpan dua objek ini dalam kamus Python dan menyimpan dua objek ini.
Kita akan menggunakan fungsi yang sama dari modul obor.
Jadi saya mulai di sini dengan torche yang menyimpan dan dalam tanda kurung kita akan menempatkan kurung kamus dalam
kamus.
Bison berfungsi seperti itu Anda memiliki kunci yang merupakan pengidentifikasi Anda.
Jadi itu unik.
Dan untuk masing-masing Anda memiliki nilai yang Anda ingin dapatkan untuk kunci itu.
Jadi itu seperti fungsi pemetaan dari pengidentifikasi unik ke nilai yang Anda ingin dapatkan pengidentifikasi ini.
Jika Anda mengambil buku kamus sederhana dengan baik kuncinya adalah kata-kata dan nilainya akan menjadi definisi
kata-kata.
Nah di sini itu untuk mengatakan kita akan membuat dua tombol satu kunci untuk objek pertama yang ingin kita
simpan yang merupakan model subduksi dan satu detik sebelumnya.
Hal kedua yang ingin kita katakan adalah diri kita yang optimis dan karena itu mari kita mulai dengan kunci
pertama.
Jadi kami harus memberi nama pada kunci itu dan saya akan menyebutnya status pada dict skor karena Anda
akan melihat mereka akan menggunakan fungsi say dict untuk menyimpan model kami di kamus.
Jadi itulah kunci pertama kami untuk memberikan nilai yang kami ingin atribut untuk kunci pertama itu.
Nah seperti yang Anda lihat saya menambahkan sedikit con di sini dan di sini saya akan menambahkan objek objek yang ingin
saya katakan.
Jadi objek pertama yang ingin saya katakan adalah model diri sehingga kita bisa menyalin diri ini ke besok dan menempelnya
sebagai nilai sel kunci pertama kami.
Sekarang kita tambahkan state underscore dict.
Kita mulai.
Yang pertama.
Dan kemudian kita tambahkan tanda kurung dan itu akan menyimpan parameter model Anda.
Dalam dikte keadaan kunci pertama ini.
Dan sekarang katakanlah pengoptimal kami.
Jadi kita akan menambahkan kunci kedua dalam kamus dan untuk melakukan ini kita ada di sini koma.
Kemudian tekan enter dan kemudian kita pergi dengan kunci kedua kami.
Jadi kunci kedua Kita akan menyebutnya.
Kita bisa menyebutnya pengoptimal kemudian memanggil dan kemudian kita hanya perlu menambahkan nama objek yang ingin
disimpan.
Dan itu adalah diri sendiri.
Itu adalah pengoptimal kami.
Jadi kami tambahkan di sini pengoptimal itu sendiri.
Dan sekali lagi untuk mengatur parameter pengoptimal ini, kita di sini lagi menyatakan itu.
Dan kemudian kita pergi, kita memiliki model kita diselamatkan dengan semua berat disimpan dan pengoptimal kita menyimpan sempurna dan kemudian kita
akan menyimpan semua ini ke dalam file dan untuk melakukan ini saya akan menambahkan argumen kedua
ke fungsi Simpan yang akan menjadi nama file ini di mana kami ingin memiliki model kami di set pengoptimal
kami.
Jadi ingat saya harus melakukan demo cepat di bagian pertama dari modul self-driving car pertama ini.
Anda tahu itu demo di mana kami baru saja melakukan beberapa tindakan acak.
Jadi itu belum mobil self-driving tapi kemudian ingat saya mengklik tombol save untuk
menyimpan model dan ini menciptakan otak terakhir yang ditemukan PCH yang merupakan file yang berisi versi email yang
sama.
Jadi saya akan menambahkan di sini menggarisbawahi otak terakhir usia itu sehingga moral dan pengoptimal Anda akan disimpan ke dalam
file yang dibuat ini.
Mari kita bawa halaman itu sehingga Anda belum memilikinya.
Tetapi segera setelah Anda mengatakan model Anda pada aplikasi file ini akan dibuat berkat kode ini kami baru
saja menambahkan.
Baiklah.
Dan sekarang sempurna.
Kami memiliki fungsi aman yang akan menyelamatkan model Anda, menyelamatkan otak mobil Anda dengan
menyimpan bobot dan pengoptimal jaringan baru yang sebenarnya otak mobilnya begitu sempurna. Kini kami hanya memiliki satu
fungsi untuk membuat kiri.
Itulah fungsi beban dan itu karena fungsi yang sama tidak pernah berjalan tanpa fungsi beban.
Tidak, tidak ada tujuan menyimpan model Anda.
Jika Anda tidak dapat memuat apa yang Anda katakan sesudahnya.
Jadi itulah langkah terakhir dalam perjalanan kami sebelum demo yang menarik dan kami akan membuat fungsi Sloat ini.
Di dua bagian Toyota terakhir, jadi saya akan melihat Anda di tutorial berikutnya.
Dan sampai saat itu nikmati AI.