Hola y bienvenido a este tutorial.
Muy bien, así que hoy vamos a hacer una función que salvará o modelar, que
salvará el cerebro del automóvil para que podamos usarlo cada vez que salgamos de la aplicación.
Gracias a la función Guardar podrá guardar el modelo.
A continuación, salga de la aplicación y luego cuando regresemos a la aplicación a otra función que
es la función de carga que realizará después de esta, cargaremos la última versión de nuestro modelo que
fue entrenada, por lo que será muy práctico y por lo tanto vamos a hacer estas dos funciones la
misma función y la función de carga.
Comencemos con la misma función en este tutorial.
Así que aquí viene la nueva definición y luego guardar y luego va a tomar un argumento de que va a ser uno mismo.
Y la razón es que lo que vamos a decir no es todo el modelo aquí, sino nuestro modelo
de red neuronal Selldorf y nuestras células optimizadoras que lo optimizan porque lo que queremos guardar son solo los últimos
pesos que fueron fechados en la última iteración porque cada vez que queremos reutilizar nuestros guardados más
tarde, queríamos traer la acción para jugar con los pesos que ya estaban entrenados.
Entonces, necesitamos tomar esta última versión de los pesos.
Y también tenemos que tomar la última versión del optimizador porque está conectada a estos pesos.
Entonces, hagamos esto.
Tenemos nuestras celdas, así que podremos tomar nuestro modelo That en nosotros mismos, el optimizador, y guardaremos estos
dos objetos en un diccionario de Python y guardaremos estos dos objetos.
Vamos a usar la misma función desde el módulo de la antorcha.
Así que estoy empezando aquí con una linterna que guarda y entre paréntesis vamos a poner los corchetes de diccionario en
un diccionario.
Bison funciona así, tienes una clave que es tu identificador.
Entonces eso es único.
Y para cada uno tiene el valor que desea obtener para esa clave.
Por lo tanto, es como una función de mapeo de identificadores únicos a un valor que desea obtener estos identificadores.
Si toma un libro de diccionario simple, las claves serán las palabras y los valores serán las definiciones de
las palabras.
Bueno, esto significa que vamos a hacer que dos teclas sean una clave para el primer objeto que queremos guardar,
que es el modelo de subducto y un segundo antes.
Lo segundo que queremos decir es que somos optimizadores y, por lo tanto, comencemos con la primera
clave.
Así que tuvimos que dar un nombre a esa clave y voy a llamarlo estado en el dict score
porque entonces vas a verlos usar la función decir dict para guardar nuestro modelo en el diccionario.
Entonces esa es nuestra primera clave para dar el valor que queremos atribuir para esa primera clave.
Bueno, como pueden ver, agregué un pequeño truco aquí y aquí voy a agregar el objeto al objeto que
quiero decir.
Entonces, el primer objeto que quiero decir es el modelo propio, así que podemos copiar este yo mañana y pegarlo como
el valor de nuestra primera celda clave.
Ahora agregamos ese estado subrayado dict.
Aquí vamos.
El primero.
Y luego lo agregamos entre paréntesis y eso guardará los parámetros de su modelo.
En este primer dict del estado clave.
Y ahora digamos nuestro optimizador.
Así que vamos a agregar una segunda clave en el diccionario y para hacer esto tenemos aquí una coma.
Luego presiona enter y luego vamos con nuestra segunda tecla.
Entonces, la segunda clave lo llamaremos.
Bueno, podemos llamarlo optimizador, luego llamar y luego solo tenemos que agregar el nombre del objeto que desea
guardar.
Y eso es uno mismo.
Ese es nuestro optimizador.
Así que agregamos aquí el optimizador.
Y luego nuevamente para establecer los parámetros de este optimizador estamos nuevamente aquí en ese estado.
esto en un archivo y para hacer esto voy a agregar un segundo argumento a la función Guardar que va a
ser el nombre de este archivo donde queremos tener nuestro modelo en nuestro conjunto optimizador.
Y luego vamos tenemos nuestro modelo guardado con todo el peso guardado y nuestro optimizador guarda perfecto y luego
guardaremos todo
Así que recuerda que debo hacer una demostración rápida en la primera sección de este primer módulo de auto sin conductor.
Sabes que fue una demo donde solo tuvimos algunas acciones aleatorias.
Así que ese no era todavía el auto sin conductor, pero recuerde que hice clic en el botón
Guardar para guardar el modelo y esto creó el último cerebro que PCH encontró, que es el archivo que contiene la misma versión de
su correo electrónico.
la última reseña del cerebro de esa edad para que su moral y su optimizador se guarden en este archivo creado.
Así que voy a agregar aquí
Llevemos esa página para que no la tenga todavía.
Pero tan pronto como haya dicho su modelo en la aplicación, este archivo se creará gracias a este código que
acabamos de agregar.
Todo bien.
Y ahora perfecto.
su modelo de salvar el cerebro de su automóvil al guardar los pesos y el optimizador de la nueva
red que de hecho es el cerebro del automóvil tan perfecto que ahora solo tenemos una función para crear a la izquierda.
Tenemos una función segura que salvará a
Esa es la función de carga y eso se debe a que la misma función nunca funciona sin una función de carga.
No, no tiene sentido guardar tu modelo.
Si no puedes cargar lo que dices después
Ese es el último paso en nuestro viaje antes de la emocionante demostración y haremos que Sloat funcione.
En las dos últimas secciones de Toyota, te veré en este próximo tutorial.
Y hasta entonces, disfruta de la IA.