Hallo und willkommen zum letzten Tutorial des Abschnitts. Wir werden die letzte Funktion dieses
D2 in der Klasse erstellen, die natürlich die Ladefunktion sein wird, die natürlich nach derselben Funktion kommt.
Sie speichern Ihr Modell und möchten es dann immer dann laden können, wenn Sie zur Anwendung zurückkehren.
Also lass uns das tun.
Wir machen def und laden dann.
Wir rufen die Klassenfunktion load erneut auf. Diese Ladefunktion wird als Argumente self verwendet, und Sie vermuten wahrscheinlich, wo
sich dieses Self befindet, da genau das geladen wird, was in derselben Funktion gespeichert wurde.
Also nehmen wir uns morgen selbst.
Und natürlich lösen Sie diesen Optimierer.
Die Selbstheilung wird also für das Modell und den Optimierer sein.
Also dann Cullin Und jetzt lass uns das Modell verlangsamen.
Da sich Dymo in der letzten gestürzten ph-Datei befindet, möchten wir sicherstellen, dass diese Datei vorhanden ist. Deshalb
beginnen wir damit.
Wir werden eine IF-Bedingung erstellen, um sicherzustellen, dass diese Datei existiert. Wenn sie existiert, werden wir das laden,
was wir in dem Wörterbuch haben, das sich in diesem letzten PDA befindet.
Wir beginnen also mit einem Wenn, dann nehmen wir unser Betriebssystem und den Pfad zu diesem letzten Gehirn, das
PVH gefunden hat.
Dieser Pfad ist also genau der Pfad, der zum Arbeitsverzeichnisordner führt.
Für mich ist das also ein schneller Desktop als meine künstliche Intelligenz. Es ist ein Ordner, dann ein selbstfahrendes
Auto und dann das Modul eines selbstfahrenden Autoordners. Dort befindet sich dieser Ordner mit dem letzten
Druck, den Sie gefunden haben.
Und dann fügen wir dieser Datei eine Datei hinzu.
Das ist also eine Funktion.
Ich werde also ein paar Klammern hinzufügen.
Und in der Klammer gebe ich den Namen des Dateinamens der Datei
ein, die das letzte Gehirnmodell enthält.
Also müssen wir es in Anführungszeichen setzen.
Und so betrete ich das letzte Gehirn, das de-th ist, und so ist die Datei das letzte Gehirn. Diese Seite wird als wahr zurückgegeben, wenn die
Datei, die das Alter befreundet ist, existiert und fällt, wenn sie nicht existiert, und daher bedeutet dies,
wenn die letzte vorhanden ist machen.
Nun, Arbeitsverzeichnis Ordner dann los geht's.
Was wird in diesem Fall passieren?
In diesem Fall, wenn diese Datei vorhanden ist.
Zuerst werden wir etwas drucken, um zu sagen, dass wir die Moral
von laden, zum Beispiel können Sie einen kleinen Pfeil sagen und dann Kontrollpunkte mit drei kleinen Punkten laden.
Gut.
Das heißt nur, wir laden morgen.
Und dann werden wir natürlich das Modell laden.
Also die Moral und das Optimierungsprogramm, und wir werden das, was wir laden, in einen Testament
setzen, den ich Checkpoint gleich nennen werde. Dort werden wir die load-Funktion verwenden, um zu laden, was in derselben Funktion
gespeichert wurde.
Natürlich ist dies eine Funktion von der Fackelbibliothek bis zum Fackelpunkt und der Name der
Sloat-Funktion ist einfach die Klammer und innerhalb der Klammer, was Sie eingeben müssen.
Nun, ganz einfach müssen wir die Datei eingeben, die unser morgen gespeichertes enthält,
und das Optimierungsoptimierungsprogramm wird gespeichert. Daher müssen wir nur den Namen der Datei eingeben, die als letztes dot de-th ist.
Lassen Sie uns diesen BGH bringen und wir laden diese Datei nur in dem Zustand, in dem diese Datei existiert.
Deshalb mussten wir diese Bedingung hier nennen.
OK, jetzt haben wir das Modell und den Optimierer geladen.
Nun, wir werden unser Modell und das Optimierungsprogramm separat aktualisieren, da wir tatsächlich die Parameter geladen haben.
Wir haben die Gewichtungen und die Parameter des Optimierers geladen.
Jetzt müssen wir unser vorhandenes Modell, dieses Ein-Zellen-Block-Modell, aktualisieren und unser vorhandenes
Optimierungsprogramm hat dieses Optimierungsprogramm mit den Parametern mit den Gewichten dieses letzten Brender gelöst.
Also müssen wir diese beiden Updates einfach separat vornehmen und dazu verwenden wir eine Methode
aus den Foltermodulen.
Es wird also eine Vererbung geben, die es uns ermöglicht, diese Methode zu verwenden, die
als Ladezustandsdikt bezeichnet wird, und die verlangsamte statische Methode wird uns erlauben, alle Parameter unseres Modells und unseres Optimierers zu datieren.
Also lass uns das tun und lass uns damit beginnen, unsere Modelle zu aktualisieren.
Daher nehmen wir unser Modell, das ein selbstlernendes Modell ist, da das selbstlernende Modell von den
Methoden des Brennermoduls erbt, um die Lastzustandsdiktmethode zu verwenden.
Das ist die Methode, die wir von der Vererbung nehmen.
Dank dieser Methode werden wir alle Parameter des gesamten Modells aktualisieren.
Was wir also in diese State-Dick-Methode bringen müssen, ist unser Checkpoint sehr gut.
Das ist das Ergebnis der Ladefunktion.
Checkpunkte dann in Klammern und jetzt müssen wir den Namen des Schlüssels eingeben, der unserem Modell entspricht und
der dem Datumsstatus des Subduct-Modells entspricht.
Und das ist Staat.
In Checkpoints und in Klammern geben wir also in Quote States Unterstriche ein und diese Codezeile
aktualisiert Ihr Modell.
Dies ist ein Werkzeug, das auf die Parameter Ihres Modells wartet.
Und jetzt müssen wir dasselbe für den Optimierer tun.
Und das wird fast das gleiche sein.
Also kopiere ich diese Zeile unten.
Und diesmal werden wir diesmal nicht morgen, sondern der Optimierer dieser Optimierer.
Dann verwenden wir erneut die State-Dick-Methode, die von den Brennermodul-Methoden erbt, und wenden diese
Funktion auf den Prüfpunkt des Statusdikts an.
Aber der Schlüssel, der dem Optimierer und dem Optimierer entspricht, ist der Optimierer.
Hier ersetzen wir einfach ein Datum durch bis zu Mizer.
Da gehen wir.
Hier aktualisieren wir die Gewichte der.
Und hier aktualisieren wir die Parameter des Optimierers.
Perfekt und erst dann können wir ein bisschen so drucken.
Und zum Schluss müssen wir nur noch angeben, was passiert, wenn diese Bedingung nicht eingehalten wird.
Das ist der Fall, wenn es nicht viele Pythia-Tests gibt, und wir müssen einfach eine andere als Colin und Cindy hinzufügen. Wir werden
nur sagen, dass es keine solche Datei gibt.
Lassen Sie uns das PTA-Alter bringen.
Also drucken wir einfach so etwas wie No Check Point und drei kleine, wenn Sie möchten.
Gut.
Und das gibt uns eine funktionale Ladefunktion und meistens funktionale.
Habt ihr im Unterricht und nun herzlichen Glückwunsch, weil unsere künstliche Intelligenz bereit ist, hört man wahrscheinlich durch den Klang meiner Stimme und
ich bin sehr aufgeregt, denn jetzt ist es Zeit für die Demo.
Wir haben gerade ein Gehirn gebaut und wir werden dieses Gehirn in das Auto einbauen, und wir werden sehen, wie klug genug ist,
diese Rundfahrten zwischen dem Flughafen und der Innenstadt zu machen, wo auch immer die Straße ist.
Ich kann es kaum erwarten, Ihnen die Demo zu zeigen.
Dies wird im nächsten Abschnitt geschehen.
Und bis dahin ich