Olá e seja bem vindo ao tutorial final da seção, vamos fazer a última função desse
D2 na classe, o que certamente será a função de carga que vem naturalmente após a mesma função.
Você salva seu modelo e então deseja que ele seja carregado sempre que você voltar para o aplicativo.
Então vamos fazer isso.
Nós vamos fazer def então carregar.
Chamamos a função de função de carga novamente, esta função de carga tomará como argumentos próprios e você provavelmente
adivinhará onde esse auto será para ele será exatamente carregar o que foi salvo na mesma função.
Então, tomaremos auto-direto amanhã.
E, claro, resolva esse otimizador.
Portanto, a auto-cura será para o modelo e o otimizador.
Então, Cullin E agora vamos diminuir o modelo.
Então, como o Dymo está no último arquivo de arquivo brindled, queremos garantir que este arquivo exista e, portanto, é para
isso que vamos começar.
Nós vamos fazer uma condição IF para garantir que esse arquivo exista e, se existir, iremos carregar
o que temos no dicionário que está neste último PDA de impressão.
se, então, vamos levar nosso sistema operacional e o caminho que leva a esse último cérebro que PVH encontrou.
Então, começamos com um
Então esse caminho é exatamente o caminho que leva à pasta do diretório de trabalho.
Portanto, no que me diz respeito, essa é esta área de trabalho rápida do que a minha inteligência artificial, é uma pasta, então,
modelo um auto-dirigindo carro e, em seguida, o módulo de uma auto-dirigindo carro pasta há esta pasta aqui com
a última impressão que você encontrou.
E então, vamos adicionar ao arquivo de arquivo esse.
Então, essa é uma função.
Então, vou adicionar alguns parênteses.
E, dentro dos parênteses, vou inserir o nome do nome do arquivo do arquivo que contém
o modelo que é o último brain deth.
Então, temos que colocá-lo entre aspas.
E então estou entrando no último cérebro que de-th e assim é arquivo último cérebro que a página retornará verdadeira se o arquivo que
é amigo dessa idade existe e cai se não existir e, portanto, essa condição se significa
se tivermos o último renderizar.
Bem, agora pasta de diretório de trabalho, então vamos.
O que acontecerá nesse caso.
Nesse caso, se esse arquivo existir.
Bem, primeiro, vamos imprimir algo para dizer que você sabe que estamos carregando a
moral, por exemplo, você pode dizer uma pequena flecha e depois carregar pontos de verificação com três pontos pequenos.
Tudo bem.
Isso é só para dizer que estamos carregando amanhã.
E, claro, vamos carregar o modelo.
e o otimizador e vamos colocar o que carregamos em um testamento que eu vou chamar iguais de
ponto de controle e é aí que vamos usar a função de carga para carregar o que foi salvo na mesma função.
Então, o moral
Então, é claro, esta é uma função da biblioteca da tocha para o ponto da tocha e o nome da função
Sloat é simplesmente esse parêntese e dentro dos parênteses de acordo com você, o que precisamos para inserir.
Bem, muito simplesmente precisamos inserir o arquivo que contém o nosso amanhã salvo e
otimizador de otimização salvo, simplesmente precisamos colocar o nome do arquivo que é o último que traz o ponto-de-dia.
Vamos trazer esse BGH e nós carregamos esse arquivo somente na condição de que esse arquivo exista.
Então é por isso que devemos chamar essa condição aqui.
OK, então agora que carregamos o modelo eo otimizador.
Bem, o que vamos fazer é atualizar separadamente o nosso modelo e o otimizador porque na verdade
carregamos os parâmetros que carregamos os pesos e os parâmetros do otimizador.
Então, agora, o que precisamos fazer é atualizar nosso modelo existente, esse é um modelo de bloco de
célula e nosso otimizador existente resolveu esse otimizador com os parâmetros com os pesos que estão neste último Brender.
Então, simplesmente precisamos fazer essas duas atualizações separadamente e, para isso, vamos usar um método
dos módulos de tortura.
Então, haverá herança que nos permitirá usar esse método que se chama Load state
dict e o método estável retardado nos permitirá fechar todos os parâmetros do nosso modelo e nosso otimizador.
Então, vamos fazer isso e vamos começar por atualizar nossos modelos.
Então, nós tomamos nosso modelo que é um modelo autodidata, uma vez que o modelo autodidata herda dos métodos do
módulo da tocha para usar o método do estado do estado do carregamento.
Então esse é o método que estamos tirando da herança.
E graças a este método, vamos atualizar todos os parâmetros do modelo que é todo o caminho.
E então, o que precisamos para colocar neste método Dick Dick é o nosso ponto de controle muito bem.
Esse é o resultado da função de carga.
e agora precisamos inserir o nome da chave que corresponde ao nosso modelo que corresponde a uma data do estado do modelo de subdução.
Então, os pontos de verificação, em seguida, os suportes
E isso é estado.
Assim, nos pontos de verificação e os parênteses que inserimos nos boletins de destaque dos Estados citados, essa linha
de código atualizará seu modelo.
Essa é uma ferramenta que aguarda os parâmetros do seu modelo.
E agora precisamos fazer o mesmo para o otimizador.
E isso vai ser quase o mesmo.
Então vou copiar esta linha colada abaixo.
E então, desta vez, vamos namorar não amanhã, mas o otimizador que otimizador.
Então, novamente, usamos para carregar o método Dick Dick que herda dos métodos do módulo da tocha
e aplicamos essa função ao ponto de controle do estado dict.
Mas a chave que corresponde ao otimizador e que é otimizador.
Então, aqui, basta substituir uma data por até o Mizer.
Aqui vamos nós.
Aqui atualizamos os pesos do.
E aqui atualizamos os parâmetros do otimizador.
Perfeito e, então, apenas para terminar, podemos imprimir um pouco feito assim.
E, finalmente, precisamos especificar o que acontece se esta condição não for respeitada.
Isto é, se não há muitos testes Pythia e, por isso, precisamos adicionar outra coisa além de Colin e Cindy, só
vamos dizer que não há tal arquivo.
Vamos trazer a idade da PTA.
Então, vamos imprimir algo como nenhum ponto de verificação e três pouco, se você quiser.
Tudo bem.
E isso nos dá uma função de carga funcional e principalmente funcional.
Você em aula e agora enormes parabéns porque nossa inteligência artificial está pronta, você provavelmente pode ouvir pelo som da minha
voz e estou ficando muito animado porque agora é hora da demo.
Nós acabamos de fazer um cérebro e vamos colocar esse cérebro no carro e veremos como é inteligente o suficiente para fazer essas
viagens de ida e volta entre o aeroporto e o centro da cidade onde quer que esteja.
Então eu não posso esperar para mostrar a demo.
Esta será a próxima seção.
E até então eu.