Witam i zapraszam do końcowego samouczka sekcji, którą zamierzamy wykonać jako ostatnią
funkcję klasy D2, która oczywiście będzie funkcją ładowania, która naturalnie przychodzi po tej samej funkcji.
Zapisz swój model, a następnie chcesz go wczytać za każdym razem, gdy wrócisz do aplikacji.
Zróbmy to.
Zrobimy def, a następnie załadujemy.
Nazywamy obciążenie funkcją klasyczną, ta funkcja ładowania będzie przyjmować jako argumenty siebie i prawdopodobnie odgadniesz, gdzie
będzie to samo, ponieważ dokładnie załaduje to, co zostało zapisane w tej samej funkcji.
Więc weźmy sobie bezpośredni jutro.
I oczywiście rozwiąż ten optymalizator.
Więc samo-leczenie będzie dla modelu i optymalizatora.
A więc Cullin A teraz zwolnijmy model.
Ponieważ Dymo znajduje się w ostatnim pilnym pliku ph, chcemy się upewnić, że ten plik istnieje i
dlatego właśnie zaczniemy.
Zrobimy warunek IF, aby upewnić się, że ten plik istnieje i jeśli istnieje, ładujemy to, co
mamy w słowniku, który jest w tym ostatnim drukowanym urządzeniu PDA.
Zaczynamy więc od tego, czy wtedy weźmiemy nasz system operacyjny i ścieżkę prowadzącą do tego ostatniego mózgu,
który znalazł PVH.
Tak więc ta ścieżka jest dokładnie ścieżką prowadzącą do folderu roboczego.
O ile mi chodzi o to, że jest to szybki pulpit niż moja sztuczna inteligencja, to jest to folder, a następnie
modeluj jeden samochód do samodzielnego prowadzenia, a następnie modułowy folder z własnym napędem, tutaj znajduje się ten folder
z ostatnim wydrukiem, który znalazłeś.
A potem dodamy do tego, co jest plikiem tego pliku.
To jest funkcja.
Więc dodam nawias.
W nawiasie wprowadzę nazwę pliku pliku, który zawiera model, który
jest ostatnią kropką w mózgu.
Musimy więc umieścić to w cudzysłowie.
I tak wchodzę do ostatniego mózgu, który de-th i tak jest plikiem ostatniego mózgu, ta strona zwróci true, jeśli plik, który jest
przyjacielem w tym wieku, istnieje i upada, jeśli nie istnieje i dlatego ten warunek
oznacza, że mamy ostatnie renderowanie.
A więc teraz działa katalog katalogowy, więc chodźmy.
Co się stanie w takim przypadku.
W takim przypadku, jeśli ten plik istnieje.
Najpierw wydrukujemy coś, co można powiedzieć, że wiesz, że ładujemy moralność,
na przykład możesz powiedzieć małą strzałkę, a następnie ładować punkty kontrolne za pomocą trzech małych kropek.
W porządku.
To znaczy, że ładujemy jutro.
A potem oczywiście załadujemy model.
Tak więc morał i optymalizator i zamierzamy umieścić to, co ładujemy w testamencie, który
mam zamiar nazwać punktem kontrolnym, i tam będziemy używać funkcji ładowania do załadowania tego, co zostało zapisane w tej
samej funkcji.
Oczywiście jest to funkcja z biblioteki pochodni do punktu pochodni, a nazwa funkcji Sloat jest
po prostu tym nawiasem, a wewnątrz nawiasów według ciebie, co musimy wprowadzić.
No cóż, po prostu musimy zapisać plik zawierający nasze zapisane jutro
i zapisać optymalizator optymalizujący, więc musimy po prostu umieścić nazwę pliku, który ostatnio przynosi kropkę de-th.
Przywołajmy BGH i ładujemy ten plik tylko pod warunkiem, że ten plik istnieje.
Właśnie dlatego musieliśmy nazwać ten warunek tutaj.
OK, więc po załadowaniu modelu i optymalizatora.
Zamierzamy dokonać osobnej aktualizacji naszego modelu i optymalizatora, ponieważ faktycznie załadowaliśmy
parametry, które obciążyliśmy wagami i parametry optymalizatora.
Teraz potrzebujemy zaktualizować nasz istniejący model, który jest tym jednym modelem bloku komórek, a
nasz istniejący optymalizator rozwiązał ten optymalizator z parametrami z wagami, które są w tym ostatnim Brender.
Musimy więc po prostu dokonać tych dwóch aktualizacji osobno i aby to zrobić, użyjemy metody
z modułów tortur.
Tak więc będzie dziedziczenie, które pozwoli nam na użycie tej metody, która nazywa
się Load state dict, a spowolniona metoda statyczna pozwoli nam datować wszystkie parametry naszego modelu i naszego optymalizatora.
Zróbmy to i zacznijmy od aktualizacji naszych modeli.
Przyjmujemy więc nasz model, który jest samoukiem, ponieważ samouk dziedziczy po metodach
modułu palnika, aby zastosować metodę stanu obciążenia.
To jest metoda, którą czerpiemy z dziedziczenia.
I dzięki tej metodzie będziemy aktualizować wszystkie parametry modelu, które są do końca.
I to, co musimy umieścić w tym stanie Metoda Dicka jest naszym punktem kontrolnym bardzo dobrze.
Jest to wynikiem funkcji obciążenia.
Tak więc punkty kontrolne to nawiasy klamrowe, a teraz musimy podać nazwę klucza, który odpowiada naszemu modelowi,
który odpowiada data stanu modelu subduct.
I to jest stan.
Tak więc w punktach kontrolnych i nawiasach wprowadzamy w cudzysłowie podkreślenia biletów, a ta linia
kodu zaktualizuje model.
To jest narzędzie, które czeka na parametry twojego modelu.
A teraz musimy zrobić to samo dla optymalizatora.
I to będzie prawie to samo.
Zamierzam skopiować tę linię wklejoną poniżej.
I tym razem nie będziemy jutro spotykać się z datą, ale optymalizatorem tego optymalizatora.
Następnie ponownie używamy metody stanu Dicka, która dziedziczy po metodach modułu palnika i stosujemy
tę funkcję do punktu kontrolnego stanu dict.
Ale klucz odpowiadający optymalizatorowi i optymalizatorowi.
A więc właśnie zamieniamy datę na Mizer.
No to jedziemy.
Tutaj aktualizujemy wagi.
I tutaj aktualizujemy parametry optymalizatora.
Perfekcyjnie, a dopiero po zakończeniu możemy wydrukować trochę w ten sposób.
I na koniec musimy tylko określić, co się stanie, jeśli ten warunek nie będzie przestrzegany.
To znaczy, jeśli nie ma zbyt wiele prób Pythii, więc musimy dodać coś innego niż Colin i Cindy, że
powiemy, że takiego pliku nie ma.
Przyprowadźmy wiek PTA.
Więc zamierzamy wydrukować coś w rodzaju "Brak punktu kontrolnego" i trzy małe, jeśli chcesz.
W porządku.
A to daje nam funkcjonalną funkcję obciążenia i przede wszystkim funkcjonalną.
Czy byłeś na zajęciach, a teraz wielkie gratulacje, ponieważ nasza sztuczna inteligencja jest gotowa, prawdopodobnie słyszysz dźwięk mojego głosu
i jestem bardzo podekscytowany, ponieważ teraz jest czas na demo.
Właśnie zrobiliśmy mózg i zamierzamy umieścić ten mózg w samochodzie, a przekonamy się, że jest wystarczająco sprytny, aby
odbyć te okrągłe podróże między lotniskiem a centrum miasta, gdziekolwiek jest droga.
Więc nie mogę się doczekać, żeby pokazać wam demo.
To będzie w następnej sekcji.
I do tego czasu I.