Bună ziua și bun venit la acest tutorial.
Așa că astăzi vom face o funcție care să salveze sau să modeleze, care
va salva creierul mașinii, astfel încât să o putem folosi de fiecare dată când părăsim aplicația.
Datorită funcției Salvare va fi posibilă salvarea modelului.
Apoi închideți aplicația și apoi când revenim la aplicație lucrurile la o altă funcție care este
funcția de încărcare care va face după aceasta vom încărca ultima versiune a modelului nostru care
a fost instruit astfel încât să fie foarte practic și, efectuați aceste două funcții cu aceeași funcție
și cu funcția de încărcare.
Deci, să începem cu aceeași funcție în acest tutorial.
Deci, vine noul def, apoi salvați și apoi va lua un argument că va fi el însuși.
Și motivul este că lucrurile pe care le vom spune nu sunt întregul model aici, ci modelul Selldorf din
rețeaua neurală și celulele noastre de optimizare care o optimizează pentru că ceea ce vrem să salvăm este doar ultima
greutate datată la ultima iterație, deoarece ori de câte ori dorim să refolosim pe cei salvați mai
târziu, am vrut să aducem acțiunea în joc cu greutățile deja instruite.
Așa că trebuie să luăm ultima versiune a greutăților.
Și, de asemenea, trebuie să luăm ultima versiune a optimizatorului deoarece este conectată la aceste greutăți.
Deci, să facem asta.
Avem celulele noastre, astfel încât vom putea să luăm modelul ăsta în noi înșine optimizatorul și vom salva aceste
două obiecte într-un dicționar Python și pentru a salva aceste două obiecte.
Vom folosi aceeași funcție din modulul torță.
Așa că încep de aici cu torche care salvează și în paranteză o să punem parantezele dicționarului într-un
dicționar.
Bison funcționează ca și cum ai o cheie care este identificatorul tău.
Deci este unic.
Și pentru fiecare aveți valoarea pe care doriți să o obțineți acelei chei.
Deci, este ca o funcție de mapare de la identificatori unici la o valoare pe care doriți să obțineți acești identificatori.
Dacă luați o carte simplă de dicționare, cheile vor fi cuvintele, iar valorile vor fi definițiile
cuvintelor.
Ei bine, asta înseamnă că vom face două chei o cheie pentru primul obiect pe care vrem să-l salvăm,
care este modelul subduct și cu o secundă înainte.
Cel de-al doilea lucru pe care dorim să-l spunem este faptul că noi suntem optimizatori și, prin urmare, să începem cu prima
cheie.
Așa că a trebuit să dăm un nume acelei chei și o voi numi stat la dict, pentru că atunci
veți vedea că ei vor folosi funcția spunând dict pentru a salva modelul nostru în dicționar.
Deci, aceasta este prima noastră cheie atunci să dăm valoarea pe care dorim să o atribuim acelei prime chei.
După cum puteți vedea, am adăugat un mic con aici și aici voi adăuga obiectul obiectul pe care vreau
să-l spun.
Deci, primul obiect pe care vreau să-l spun este modelul de sine, astfel încât să putem copia singur acest sine mâine și să îl
lipim ca valoare a primei noastre celule-cheie.
Acum, atunci adăugăm că statul subliniază dict.
Începem.
Primul.
Și apoi adăugăm în paranteză și care va salva parametrii modelului dvs.
În acest prim post-cheie dict.
Și acum să spunem optimizatorul nostru.
Așa că vom adăuga oa doua cheie în dicționar și pentru a face acest lucru avem o virgulă.
Apoi apăsați enter și apoi mergem cu a doua cheie.
Așa că cheia a doua o să o spunem.
Ei bine, o putem numi optimizator, apoi sună și apoi trebuie doar să adăugăm numele obiectului pe care vrei să îl
salvezi.
Și asta e sine.
Acesta este optimizatorul nostru.
Așa că adăugăm aici un optimizator.
Și apoi, din nou, pentru a seta parametrii acestui optimizator, suntem din nou în acea stare.
Și apoi vom merge modelul nostru salvat cu toată greutatea salvată și optimizatorul nostru salvează perfect și apoi vom salva toate acestea într-un fișier
și pentru a face acest lucru am de gând să adăugați un al doilea argument pentru a salva
funcția care urmează să fi numele acestui fișier în cazul în care dorim ca modelul nostru să fie setat în optimizatorul
nostru.
Așadar, amintiți-vă că ar trebui să fac un demo rapid în prima secțiune a acestui prim modul de auto-conducere a mașinii.
Știi că a fost un demo în care am avut doar niște acțiuni aleatorii.
Deci, asta nu a fost inca masina cu auto-conducere, dar apoi iti amintesti ca am dat click pe
butonul Save pentru a salva modelul si asta a creat ultimul creier pe care PCH a gasit-o, care este fisierul care contine aceeasi versiune a
email-ului tau.
Deci, voi adăuga aici ultimul creier de subliniere a vârstei, astfel încât moralul și optimizatorul tău să fie salvate
în acest fișier creat.
Să aducem acea pagină pentru a nu mai avea încă.
Dar, de îndată ce ați spus modelul dvs. în aplicație, acest fișier va fi creat grație acestui cod pe care
tocmai l-am adăugat.
In regula.
Și acum perfectă.
Avem o funcție sigură care vă va salva modelul, salvând creierul mașinii dvs., salvând greutățile
și optimizatorul noii rețele, care este de fapt creierul mașinii atât de perfect încât acum avem doar o singură
funcție de a crea stânga.
Aceasta este funcția de încărcare și asta pentru că aceeași funcție nu merge niciodată fără o funcție de încărcare.
Nu există nici un scop să vă salvați modelul.
Dacă nu poți încărca ceea ce spui după aceea.
Deci acesta este ultimul pas in calatoria noastra inainte de demo-ul incitant si vom face aceasta functie Sloat.
În ultimele două secțiuni Toyota, vă voi vedea în următorul tutorial.
Și până atunci să vă bucurați de AI.