こんにちは､ このセクションの最後のチュートリアルへようこそ｡
このドキュメントクラスの最後の関数は､ もちろんsave関数の後に当然来るload関数にするつもりです｡
モデルを保存して､ アプリケーションに戻ったときにいつでもロードできるようにしたい｡
では､ こうしてみましょう｡
デフを作り､ ロードする｡
この最後の関数を再びloadと呼びます｡ このload関数は引数としてselfを取り､ このselfが何のためにあるのかは､ おそらく皆さんも想像がつくでしょう｡
まさに､ セーブ機能で保存したものをロードすることになります｡
そこで､ 自己のモデル､ そしてもちろん自己のそのオプティマイザーを取り上げることにします｡
つまり､ ここでの自分は､ モデルとオプティマイザーのためにあることになる｡
それではコロンと､ 今度はモデルをロードしてみましょう｡
つまり､ モデルは最後のブランドのファイルにあるので､ このファイルが存在することを確認したいので､ そのファイルから始めることになります｡
このファイルが存在することを確認するためにFコンディションを作るのです｡
そして､ もしそれが存在すれば､ この最後のプリントファイルにある辞書にあるものを読み込むことになるのです｡
Fから始めて､ オペレーティングシステムと､ この最後のばかげたファイルにつながるパスを取るわけです｡
つまり､ OSのドットパスは､ まさにワーキングディレクトリフォルダにつながるパスなのです｡
だから､ 私の人工知能よりもこのパスのデスクトップであることを懸念している限り､ それはそのフォルダその後モデル1自動運転車､
そしてモジュール1自動運転車のフォルダは､ ファイルの最後のポイントとここにこのフォルダであり､
我々はドットがファイルであるファイルこの1つを追加しようとしている｡
それが機能なんですね｡
そこで､ カッコを付けてみる｡
そして､ 括弧の中には､ 最後のブレーンドットであるモデルを含むファイル名を入力します｡
だから､ 引用符で入力する必要がある｡
それで､ last brain dotを入力しているので､ このファイルleft brain dotが存在すればtrueを､
存在しなければfalseを返します｡
したがって､ このif条件は､ 作業ディレクトリフォルダに左脳のファイルがある場合､ その場合に何が起こるかということを意味します｡
その場合､ このファイルが存在すれば
さて､ まず､ モデルをロードしていることを示す何かをプリントすることにします｡
ですから､ 例えば､ 小さな矢印と､ 3つの小さなドットでチェックポイントを読み込むと言うことができます｡
わかりました｡
ということで､ あくまでモデルを読み込むということですが､ もちろん､ モデルを読み込むということです｡
そこで､ モデルとオプティマイザ､ そしてロードしたものを､ チェックポイント・イコールと呼ぶ変数に入れることにします｡
そして､ そこでload関数を使って､ save関数で保存したものを読み込むことになります｡
ということで､ もちろんこれはトーチライブラリの関数です｡
トーチ・ドット､ そしてこのロード機能の名前は､ 単純にロード・パレット､ そしてパレットの中には何を入力する必要があるのでしょうか？
さて､ 非常に簡単に言うと､ 保存したモデルと保存したオプティマイザを含むファイルを入力する必要があるのです｡
そこで､ 単純にファイル名を入力するのですが､ これがLast Brain Dotです｡
そのページを持ってきて､ このファイルが存在する場合にのみ､ このファイルを読み込むことにしましょう｡
そのため､ ここにif条件を記述する必要があったのです｡
なるほど｡
モデルとオプティマイザをロードしたので､ これから行うのはモデルとオプティマイザを別々にアップデートすることです｡
実際にパラメータをロードしたので､ オプティマイザの重みとパラメータをロードしました｡
そこで今必要なことは､ 既存のモデル､ つまりこの自分､ このモデル､ そして既存のオプティマイザ､
このオプティマイザを､ この最後のばかげたファイルにある重みとパラメータで更新することです｡
ですから､ 単純にこの2つのアップデートを別々に行うだけでいいのです｡
そのために､ トーチモジュールにあるメソッドを使うんだ｡
そこで､ ロードステートDictと呼ばれるこのメソッドを使用できるようにするための継承が行われることになります｡
そして､ スローステート法により､ モデルとオプティマイザーのすべてのパラメータを更新することができるようになるのです｡
では､ これを実行し､ まずモデルを更新してみましょう｡
そこで､ 私たちのモデル（self thatモデルはtorchモジュールのメソッドを継承しているので､ self taughtモデル）を使って､
load state dictメソッドを使用します｡
ということで､ 継承している方法です｡
そして､ この方法のおかげで､ モデルのすべてのパラメータ､ つまりすべての重みを更新することができるのです｡
そして､ このload静的メソッドに入力する必要があるのは､ load関数の結果であるチェックポイント変数です｡
チェックポイントはブラケットで､ モデルに対応するキーの名前を入力する必要があります｡ つまり､ selfに対応するモデル､
state dict､ そしてstate dictです｡
だからチェックポイントとブラケットで我々はスコアチケットに引用符の状態を入力し､ コードのこの行は､ あなたのモデルを更新します｡
つまり､ モデルのパラメータである重みを更新するのです｡
そして今度は､ オプティマイザーにも同じことをする必要があり､ それはほとんど同じになります｡
そこで､ この行をコピーすることにする｡
以下ベース｡
そこで､ 今回はモデルではなく､ オプティマイザーそのものを更新することにしました｡
そのオプティマイザー｡
そしてまた､ torchモジュールのメソッドを継承したload state decayメソッドを使い､ state
dictではなく､ optimizerに対応するキー､ つまりoptimizerのチェックポイントにこの関数を適用しています｡
そこで､ ここではdictをmiserまでで置き換えているだけです｡
これでよしとしよう｡
ここでは､ モデルの重みを更新し､ ここではオプティマイザのパラメータを更新します｡
完璧です｡
そして､ 仕上げに､ こんな風にちょっとだけ印刷することができるんです｡
そして最後に､ この条件が守られないとどうなるかを指定すればよいのです｡
つまり､ よりブランドの低いファイルがない場合です｡
そして､ LS thenのカラムを追加すればいいわけです｡
そして､ 単純に「その年齢の反則的な少ない脳は存在しない」と言い切ってしまうのです｡
そこで､ チェックポイントが見つかりませんでしたというような印字と､ 必要であれば小さな点を3つ印字するだけです｡
わかりました｡
そして､ それによって､ 機能的な負荷関数と､ ほとんど機能的なクラス中が得られるのです｡
そして今､ 私たちの人工知能の準備が整ったので､ 大きな祝福を受けています｡
私の声から察するに､ いよいよデモの時間ということで､ 非常に興奮しているのがわかると思います｡
私たちは今､ 脳を作りました｡ この脳を車に乗せて､ 空港とダウンタウン､ どんな道でも往復できるほど賢いのか､
見てみたいと思います｡
だから､ 早くデモをお見せしたいんです｡
これは次のセクションで紹介する予定です｡
そしてそれまで､ お楽しみに｡
I.