Halo dan selamat datang di tutorial terakhir dari bagian ini, kita akan membuat fungsi
terakhir dari D2 ini di kelas yang tentu saja akan memuat fungsi yang muncul setelah fungsi yang sama.
Anda menyimpan model Anda dan kemudian Anda ingin dapat memuatnya setiap kali Anda kembali ke aplikasi.
Jadi mari kita lakukan ini.
Kita akan membuat def lalu memuat.
Kami memanggil fungsi kelas memuat lagi fungsi memuat ini akan mengambil sebagai argumen diri dan Anda mungkin menebak di
mana diri ini akan untuk itu akan persis memuat apa yang disimpan dalam fungsi yang sama.
Jadi kita akan mengambil besok langsung.
Dan tentu saja menyelesaikan optimizer itu.
Jadi self-heal adalah untuk model dan optimizer.
Jadi Cullin Dan sekarang mari kita memperlambat modelnya.
Jadi karena Dymo ada di file ph terakhir yang sudah di-flind, kami ingin memastikan file ini ada dan oleh karena itu
kami akan mulai dengan.
Kami akan membuat kondisi IF untuk memastikan bahwa file ini ada dan jika ada, kami akan memuat
apa yang ada di kamus yang ada di PDA cetak terakhir ini.
Jadi kita mulai dengan jika kita akan mengambil sistem operasi kita dan jalan menuju otak terakhir ini
yang ditemukan PVH.
Jadi jalur itu persis jalur yang mengarah ke folder direktori yang berfungsi.
Jadi sejauh yang saya ketahui itu desktop cepat ini daripada kecerdasan buatan saya itu adalah folder kemudian memodelkan satu
mobil self-driving dan kemudian modul satu folder mobil self-driving ada folder ini di sini dengan
cetakan terakhir yang Anda temukan.
Dan kemudian kita akan menambahkan file file apa ini.
Jadi itu sebuah fungsi.
Jadi saya akan menambahkan beberapa tanda kurung.
Dan di dalam tanda kurung saya akan memasukkan nama nama file dari file
yang berisi model yang terakhir otak-th.
Jadi kita harus menuliskannya dalam tanda kutip.
Dan jadi saya memasuki otak terakhir yang menentukan dan demikian juga mengajukan otak terakhir halaman itu akan kembali benar jika file yang teman itu
ada usia dan turun jika tidak ada dan oleh karena itu kondisi ini berarti jika
kita memiliki yang terakhir memberikan.
Nah sekarang folder direktori yang berfungsi kemudian mari kita pergi.
Apa yang akan terjadi dalam kasus itu.
Dalam hal ini jika file ini ada.
Baiklah pertama kita akan mencetak sesuatu untuk mengatakan bahwa Anda tahu kita
memuat moral misalnya Anda dapat mengatakan panah kecil dan kemudian memuat pos pemeriksaan dengan tiga titik kecil.
Baiklah.
Itu hanya untuk mengatakan kita memuat besok.
Dan tentu saja kita akan memuat model.
Jadi moral dan optimizer dan kita akan meletakkan apa yang kita muat dalam surat wasiat yang
akan saya sebut sama dengan pos pemeriksaan dan di situlah kita akan menggunakan fungsi memuat untuk memuat apa yang disimpan dalam fungsi
yang sama.
Jadi tentu saja ini adalah fungsi dari pustaka obor ke titik obor dan nama fungsi Sloat adalah
tanda kurung dan di dalam tanda kurung menurut Anda apa yang perlu kita input.
Yah sangat sederhana kita perlu memasukkan file yang berisi besok disimpan
dan optimizer optimisasi disimpan sehingga kita hanya perlu memasukkan nama file yang terakhir membawa titik de-th.
Mari kita bawa BGH itu dan kita memuat file ini hanya dengan syarat file ini ada.
Jadi itu sebabnya kami harus memanggil kondisi ini di sini.
OK jadi sekarang kita memuat model dan optimizer.
Nah yang akan kita lakukan adalah memperbarui model dan optimizer secara terpisah karena sebenarnya kita
memuat parameter yang kita muat bobot dan parameter optimizer.
Jadi sekarang yang perlu kita lakukan adalah memperbarui model kita yang sudah ada yaitu model blok sel yang
satu ini dan pengoptimal kita yang ada menyelesaikan pengoptimal dengan parameter dengan bobot yang ada di Brender terakhir ini.
Jadi kita hanya perlu membuat dua pembaruan ini secara terpisah dan untuk melakukan ini kita akan menggunakan metode
dari modul penyiksaan.
Jadi akan ada warisan yang akan memungkinkan kita untuk menggunakan metode ini yang disebut
Load state dict dan metode statis yang lambat akan memungkinkan kita untuk memberi tahu semua parameter model dan pengoptimal kita.
Jadi mari kita lakukan ini dan mari kita mulai dengan memperbarui model kita.
Jadi kami mengambil model kami yang merupakan model otodidak karena model otodidak mewarisi dari
metode modul obor untuk menggunakan metode state state dict.
Jadi itulah metode yang kami ambil dari warisan.
Dan berkat metode ini kita akan memperbarui semua parameter model yang ada.
Jadi apa yang perlu kita masukkan ke dalam metode Dick ini adalah pos pemeriksaan kami dengan sangat baik.
Itu adalah hasil dari fungsi beban.
Jadi pos-pos pemeriksaan kemudian tanda kurung dan sekarang kita harus memasukkan nama kunci yang sesuai dengan model kita yaitu yang
sesuai dengan tanggal keadaan model subduksi.
Dan itu adalah keadaan.
Jadi di pos-pos pemeriksaan dan tanda kurung yang kami masukkan di Amerika Serikat menyatakan garis bawah tiket dan baris kode ini
akan memperbarui model Anda.
Itu adalah alat yang menunggu parameter model Anda.
Dan sekarang kita perlu melakukan hal yang sama untuk pengoptimal.
Dan itu akan hampir sama.
Jadi saya akan menyalin baris yang ditempel di bawah ini.
Dan kali ini kita akan berkencan bukan besok tapi optimizer optimizer itu.
Kemudian lagi kita gunakan untuk memuat metode negara Dick yang mewarisi dari metode modul obor dan
kami menerapkan fungsi ini ke pos pemeriksaan keadaan dict.
Tetapi kunci yang sesuai dengan optimizer dan itu adalah optimizer.
Jadi di sini kita hanya mengganti tanggal hingga Mizer.
Itu dia.
Di sini kami memperbarui bobot.
Dan di sini kami memperbarui parameter pengoptimal.
Sempurna dan kemudian hanya untuk menyelesaikan kita dapat mencetak sedikit selesai seperti itu.
Dan akhirnya kita hanya perlu menentukan apa yang terjadi jika kondisi ini tidak dihormati.
Itu jika tidak ada banyak percobaan Pythia dan jadi kita hanya perlu menambahkan yang lain selain Colin dan Cindy kita hanya akan
mengatakan bahwa tidak ada file seperti itu.
Mari kita bawa usia PTA.
Jadi kita hanya akan mencetak sesuatu seperti Tidak ada titik periksa dan tiga jika itu yang Anda inginkan.
Baiklah.
Dan itu memberi kita fungsi beban fungsional dan sebagian besar fungsional.
Apakah Anda di kelas dan sekarang selamat karena kecerdasan buatan kami siap, Anda mungkin dapat mendengar suara saya
dan saya menjadi sangat bersemangat karena sekarang saatnya untuk demo.
Kami baru saja membuat otak dan kami akan memasukkan otak ini ke dalam mobil dan kami akan melihat betapa
pintarnya melakukan perjalanan bolak-balik antara bandara dan pusat kota di mana pun jalan berada.
Jadi saya tidak sabar untuk menunjukkan demo kepada Anda.
Ini akan berada di bagian selanjutnya.
Dan sampai saat itu aku.