Olá e bem vindo a este tutorial.
Tudo bem, então, hoje vamos criar uma função que salvará ou modelará isso, que
salvará o cérebro do carro para que possamos usá-lo sempre que sairmos do aplicativo.
Graças à função Salvar, você poderá salvar o modelo.
Em seguida, abandone o aplicativo e, em seguida, quando voltarmos às coisas do aplicativo para outra função
que é a função de carga que fará depois disso, estaremos carregando a última versão do nosso
modelo que foi treinado para que seja muito prático e, portanto, vamos Faça essas duas funções a mesma
função e a função de carga.
Então, vamos começar com a mesma função neste tutorial.
Então, aqui vem o novo def, em seguida, salve e, então, vai ter um argumento de que vai ser auto.
E a razão é que a coisa que vamos dizer não é o modelo completo aqui, mas
nossa rede neural modelo Selldorf e nossas células otimizadoras que otimizam porque o que queremos salvar é apenas os
últimos pesos datados na última iteração porque sempre que queremos reutilizar o nosso salvo mais tarde,
queríamos trazer a ação para jogar com os pesos que já estavam treinados.
Então, precisamos tomar essa última versão dos pesos.
E também precisamos ter a última versão do otimizador porque está conectado a esses pesos.
Então vamos fazer isso.
Nós temos nossas células para que possamos levar o nosso modelo em nós mesmos otimizador e estaremos salvando
esses dois objetos em um dicionário Python e para salvar esses dois objetos.
Nós vamos usar a mesma função do módulo da tocha.
Então, estou começando aqui com torche que salvar e entre parênteses vamos colocar os suportes de dicionário em
um dicionário.
Bison funciona assim, você tem uma chave que é o seu identificador.
Então isso é único.
E para cada um você tem o valor que deseja alcançar naquela chave.
Então, é como uma função de mapeamento de identificadores únicos para um valor que você deseja obter esses identificadores.
Se você tirar um livro de dicionário simples bem, as chaves serão as palavras e os valores serão as definições
das palavras.
Bem, aqui é para dizer que vamos fazer duas chaves uma chave para o primeiro objeto que queremos salvar, que
é um modelo de subdução e um segundo antes.
A segunda coisa que queremos dizer é o nosso otimizador e, portanto, vamos começar com a primeira
chave.
Então, nós devemos dar um nome a essa chave e eu vou chamar isso de estado na pontuação, porque, então,
você vai ver que eles vão usar a função diga dict para salvar nosso modelo no dicionário.
Então, essa é a nossa primeira chave, então, para dar o valor que queremos atribuir para essa primeira chave.
Bem, como você pode ver, adicionei um pouco de con aqui e aqui vou adicionar o objeto ao objeto que eu
quero dizer.
Então, o primeiro objeto que eu quero dizer é modelo próprio, então podemos copiar esse eu para amanhã e colá-lo como
o valor da nossa primeira célula-chave.
Agora, acrescentamos esse estado sublinhado dit.
Aqui vamos nós.
O primeiro.
E, em seguida, adicionamos parênteses e isso salvará os parâmetros do seu modelo.
Neste primeiro estado-chave, o dict.
E agora digamos nosso otimizador.
Então, vamos adicionar uma segunda chave no dicionário e, para isso, temos aqui uma vírgula.
Em seguida, pressione enter e depois vamos com nossa segunda chave.
Então, a segunda chave, vamos chamá-lo.
Bem, podemos chamá-lo de otimizador, então ligue e então precisamos apenas adicionar o nome do objeto que deseja
salvar.
E isso é auto.
Esse é o nosso otimizador.
Então, adicionamos aqui o mesmo otimizador.
E, novamente, para definir os parâmetros deste otimizador, estamos aqui novamente nesse estado.
salvaremos tudo isso em um arquivo e, para isso, vou adicionar um segundo argumento à função Salvar, que está indo para
seja o nome deste arquivo onde queremos ter nosso modelo em nosso conjunto de otimizadores.
E então, nós vamos, nosso modelo é salvo com todo o peso economizado e nosso otimizador economiza perfeito e,
em seguida,
Então lembre-se de que deveria fazer uma demonstração rápida na primeira seção deste primeiro automóvel de auto-condução do módulo.
Você sabe que foi uma demo onde acabamos de ter algumas ações aleatórias.
Então, esse ainda não era o carro auto-dirigido, mas lembre-se de clicar no botão Salvar para
salvar o modelo e isso criou o último cérebro que o PCH encontrou qual é o arquivo que contém a mesma versão
do seu e-mail.
último sublinhado do cérebro dessa idade para que sua moral e seu otimizador sejam salvos neste arquivo criado.
Então, vou adicionar aqui o
Vamos trazer essa página para que você ainda não a tenha.
Mas assim que você disse seu modelo na aplicação, esse arquivo será criado graças a este código que
acabamos de adicionar.
Tudo bem.
E então agora perfeito.
salvará seu modelo, salvando o cérebro do seu carro, salvando os pesos e o otimizador da nova
rede que, de fato, é o cérebro do carro tão perfeito, agora temos apenas uma função para criar a esquerda.
Nós temos uma função segura que
Essa é a função de carga e isso ocorre porque a mesma função nunca passa sem uma função de carga.
Não há nenhum objetivo de salvar seu modelo.
Se você não pode carregar o que você diz depois.
Então, esse é o último passo na nossa jornada antes da demo emocionante e vamos fazer esta função Sloat.
Nos últimos dois seção da Toyota, então eu vou ver você neste próximo tutorial.
E até então, desfrute da AI.