Salve e benvenuti al tutorial finale della sezione, faremo l'ultima funzione di questo D2
in classe, che sarà ovviamente la funzione di caricamento che viene naturalmente dopo la stessa funzione.
Si salva il modello e si desidera poterlo caricare ogni volta che si torna all'applicazione.
Quindi facciamolo.
Faremo def allora caricheremo.
Chiamiamo il caricamento della funzione di classe di nuovo questa funzione di caricamento prenderà come argomenti self e probabilmente si
indovina dove sarà questa auto, sarà esattamente per caricare ciò che è stato salvato nella stessa funzione.
Quindi prenderemo il giorno dell'indomani.
E ovviamente risolvi questo ottimizzatore.
Quindi l'auto-guarigione sarà per il modello e l'ottimizzatore.
Allora, Cullin E ora rallentiamo la modella.
Quindi dal momento che Dymo si trova nell'ultimo file ph brindled, vogliamo assicurarci che questo file esista e quindi è
quello con cui inizieremo.
Faremo una condizione IF per assicurarci che questo file esista e se esiste verrà caricato ciò
che abbiamo nel dizionario che si trova in quest'ultimo PDA di stampa.
se poi prenderemo il nostro sistema operativo e il percorso che conduce a quest'ultimo cervello trovato da PVH.
Quindi iniziamo con un
Quindi quel percorso è esattamente il percorso che conduce alla cartella della directory di lavoro.
Quindi, per quanto mi riguarda, è questo desktop veloce della mia intelligenza artificiale, è una cartella, quindi modella una
macchina auto-guida e poi il modulo una cartella auto auto-guida, c'è questa cartella qui con
l'ultima stampa che hai trovato.
E poi aggiungeremo a ciò che è un file file questo.
Quindi questa è una funzione.
Quindi aggiungerò una parentesi.
E tra parentesi inserirò il nome del nome file del file che contiene
il modello che è l'ultimo brain de-th.
Quindi dobbiamo metterlo tra virgolette.
E così sto entrando nell'ultimo cervello che de-th e così è il file dell'ultimo cervello che la pagina tornerà vera se il file che
è amico quell'età esiste e cade se non esiste e quindi questa condizione se lo è
se abbiamo l'ultimo il rendering.
Bene, ora funziona la cartella delle directory, quindi andiamo.
Cosa succederà in quel caso.
In tal caso, se questo file esiste.
Per prima cosa stamperemo qualcosa per dire che sai che stiamo caricando
la morale di, ad esempio, puoi dire una piccola freccia e poi caricare i checkpoint con tre puntini.
Tutto ok.
Questo è solo per dire che stiamo caricando domani.
E poi, naturalmente, caricaremo il modello.
morale e l'ottimizzatore e metteremo quello che cariciamo in una volontà che chiamerò checkpoint
equivale ed è qui che utilizzeremo la funzione load per caricare ciò che è stato salvato nella stessa funzione.
Quindi la
Quindi, ovviamente, questa è una funzione dalla libreria torcia al punto torcia e il nome della funzione
Sloat è semplicemente quella parentesi e all'interno della parentesi secondo te che cosa dobbiamo inserire.
Beh, molto semplicemente abbiamo bisogno di inserire il file che contiene i nostri dati salvati domani e
che sono stati salvati ottimizzando l'ottimizzatore in modo tale che abbiamo semplicemente bisogno di inserire il nome del file che ha l'ultimo punto di punto.
Portiamo quel BGH e carichiamo questo file solo nella condizione che questo file esista.
Ecco perché abbiamo dovuto chiamare questa condizione qui.
OK così ora che abbiamo caricato il modello e l'ottimizzatore.
Bene, quello che stiamo per fare è aggiornare separatamente il nostro modello e l'ottimizzatore perché in realtà abbiamo
caricato i parametri che abbiamo caricato i pesi e i parametri dell'ottimizzatore.
Quindi ora quello che dobbiamo fare è aggiornare il nostro modello esistente che è questo modello a blocchi di celle
e il nostro ottimizzatore esistente ha risolto quell'ottimizzatore con i parametri con i pesi che si trovano in quest'ultimo Brender.
Quindi abbiamo semplicemente bisogno di fare questi due aggiornamenti separatamente e per fare questo useremo un metodo
dai moduli di tortura.
Quindi ci sarà l'ereditarietà che ci consentirà di utilizzare questo metodo chiamato Load state dict
e il metodo statico rallentato ci consentirà di datare tutti i parametri del nostro modello e del nostro ottimizzatore.
Quindi, facciamolo e iniziamo aggiornando i nostri modelli.
Quindi prendiamo il nostro modello che è un modello autodidatta dal momento che il modello autodidatta eredita dai metodi
del modulo torcia per usare il metodo dello stato di caricamento del dict.
Quindi questo è il metodo che stiamo prendendo dall'eredità.
E grazie a questo metodo aggiorneremo tutti i parametri del modello fino in fondo.
E quindi quello che dobbiamo mettere in questo stato, il metodo Dick è il nostro checkpoint molto bene.
Questo è il risultato della funzione di caricamento.
inserire il nome della chiave corrispondente al nostro modello che corrisponde alla data dello stato del modello del subduct.
Quindi checkpoint quindi parentesi e ora dobbiamo
E questo è lo stato.
Quindi nei punti di controllo e nelle parentesi inseriamo gli Stati sottolineando i ticket e questa riga di codice
aggiornerà il tuo modello.
Questo è uno strumento che attende i parametri del tuo modello.
E ora dobbiamo fare lo stesso per l'ottimizzatore.
E sarà quasi la stessa cosa.
Quindi ho intenzione di copiare questa riga incollata di seguito.
E così questa volta non usciremo domani ma l'ottimizzatore che ottimizza.
Poi di nuovo usiamo per caricare il metodo Dick di stato che eredita dai metodi del modulo
torcia e applichiamo questa funzione al punto di controllo dello stato.
Ma la chiave che corrisponde all'ottimizzatore e questo è l'ottimizzatore.
Quindi qui sostituiamo semplicemente una data fino a Mizer.
Eccoci.
Qui aggiorniamo i pesi del.
E qui aggiorniamo i parametri dell'ottimizzatore.
Perfetto e poi solo per finire possiamo stampare un po 'di cose del genere.
E alla fine abbiamo solo bisogno di specificare cosa succede se questa condizione non viene rispettata.
Cioè se non c'è un sacco di processi Pythia e quindi abbiamo solo bisogno di aggiungere un altro rispetto a Colin e Cindy, stiamo solo
per dire che non esiste questo tipo di file.
Portiamo l'età PTA.
Quindi stamperemo qualcosa come No check point out e tre piccoli che se vuoi.
Tutto ok.
E questo ci dà una funzione di carico funzionale e soprattutto funzionale.
Sei in classe e ora grandi congratulazioni perché la nostra intelligenza artificiale è pronta puoi probabilmente sentire dal suono della mia
voce e mi sto davvero eccitando perché ora è il momento della demo.
Abbiamo appena fatto un cervello e metteremo questo cervello in macchina e vedremo quanto sia abbastanza intelligente da fare
questi viaggi di andata e ritorno tra l'aeroporto e il centro città ovunque si trovi.
Quindi non vedo l'ora di mostrarti la demo.
Questo sarà nella prossima sezione.
E fino ad allora I.