Bună ziua și bun venit la tutorialul final al secțiunii vom face ultima funcție a
acestui D2 în clasă, care va fi, desigur, funcția de sarcină care vine în mod natural după aceeași funcție.
Vă salvați modelul și apoi doriți să îl încărcați ori de câte ori reveniți la aplicație.
Deci, să facem asta.
O să facem o încărcare.
Noi numim sarcina de clasă sarcină din nou această funcție de încărcare va lua ca argumente de sine și, probabil, ghici unde acest
auto va fi pentru că va fi exact pentru a încărca ceea ce a fost salvat în aceeași funcție.
Așa că vom lua mâine de auto-direcție.
Și, bineînțeles, rezolvați optimizatorul.
Deci auto-vindecarea va fi pentru model și optimizator.
Deci, atunci Cullin Și acum să încetinim modelul.
Deoarece Dymo este în ultimul fișier ph, dorim să ne asigurăm că există acest fișier și de aceea vom
începe cu asta.
Vom face o condiție IF pentru a vă asigura că acest fișier există și dacă există, vom încărca
ceea ce avem în dicționarul care se află în acest ultim PDA tipărit.
Așadar, începem cu un an dacă vom lua sistemul nostru de operare și calea care duce la acest ultim creier pe
care PVH la găsit.
Deci, această cale este exact calea care duce la dosarul directorului de lucru.
Deci, în măsura în care mă îngrijorează că este acest desktop rapid decât inteligența mea artificială, este un dosar, apoi modelul unei
mașini cu autovehicul și apoi modulul un singur director de autovehicule de conducere este acest dosar aici cu
ultima imprimare pe care ați găsit-o.
Și apoi vom adăuga la ceea ce este un dosar de fișiere.
Deci asta este o funcție.
Așa că am să adaug câteva paranteze.
Și în interiorul parantezei voi introduce numele fișierului de fișier care conține
modelul care este ultima creier de-th.
Așa că trebuie să punem în citate.
Așa că intru în ultimul creier, așa că este și ultimul creier că pagina se va întoarce adevărat dacă fișierul prieten al
acelei vârste există și cade dacă nu există și, prin urmare, această condiție dacă
înseamnă că avem ultimul face.
Ei bine, acum folder de director de lucru, apoi să mergem.
Ce se va întâmpla în cazul ăsta.
În acest caz, dacă acest fișier există.
Ei bine, mai întâi vom imprima ceva pentru a spune că știi că
încărcăm moralul, de exemplu, poți spune o săgeată mică și apoi încărcați punctele de control cu ​​trei puncte mici.
In regula.
Doar să spun că ne încarcăm mâine.
Și, bineînțeles, vom încărca modelul.
Deci, moralul și optimizatorul și vom pune ceea ce vom încărca într-o voință pe care o
voi chema punctul de control egal și acolo vom folosi funcția de încărcare pentru a încărca ceea ce a fost salvat în
aceeași funcție.
Deci, bineînțeles, aceasta este o funcție de la biblioteca lanterna la punctul de torță și numele funcției Sloat este pur
și simplu paranteza și în interiorul parantezei în funcție de ceea ce avem nevoie pentru a introduce.
Ei bine, pur și simplu, trebuie să introduceți fișierul care conține mâine salvat
și salvat optimizarea optimizatorului, astfel încât pur și simplu trebuie să puneți numele fișierului care este ultima aduce dot de-th.
Să aducem acel BGH și vom încărca acest fișier numai în condiția existenței acestui fișier.
De aceea a trebuit să numim această condiție aici.
Așa că acum am încărcat modelul și optimizatorul.
Ei bine, ceea ce vom face este să actualizăm separat modelul și optimizatorul, deoarece de
fapt am încărcat parametrii încărcați greutățile și parametrii optimizatorului.
Așadar, acum trebuie să actualizăm modelul nostru existent, care este acest model cu celulă
de bloc și optimizatorul nostru existent a rezolvat optimizatorul cu parametrii cu greutățile din ultimul Brender.
Deci, pur și simplu, trebuie să facem ca aceste două să fie actualizate separat și, pentru a face acest lucru, vom folosi o
metodă din modulele de tortură.
Deci, va fi moștenire care ne va permite să folosim această metodă care se numește Dict
de încărcare de stare și metoda statică încetinită ne va permite să dăm date tuturor parametrilor modelului nostru și optimizatorului nostru.
Hai să facem acest lucru și să începem prin actualizarea modelelor noastre.
Așa că luăm modelul nostru, care este modelul auto-predat, deoarece modelul autodidact moștenit de la metodele modulului
torță pentru a folosi metoda dict de stare de încărcare.
Deci asta este metoda pe care o luăm din moștenire.
Și datorită acestei metode, vom actualiza toți parametrii modelului, care sunt tot drumul.
Deci, ceea ce trebuie să punem în această metodă Dick este punctul nostru de control foarte bine.
Acesta este rezultatul funcției de încărcare.
Deci, punctele de control, apoi paranteze și acum trebuie să introduceți numele cheii care corespunde modelului nostru,
care corespunde datei modelului de submodulare.
Și asta e statul.
Deci, în punctele de control și parantezele pe care le introducem în statele cotate subliniază biletele și această linie de cod
vă va actualiza modelul.
Acesta este un instrument care așteaptă parametrii modelului dvs.
Și acum trebuie să facem același lucru pentru optimizator.
Și asta va fi aproape la fel.
Așa că am să copiez această linie lipită mai jos.
Și de data aceasta nu ne vom întâlni mâine, ci optimizatorul optimizator.
Apoi, din nou, vom folosi pentru a încărca metoda Dick de stat care moștenește din metodele modulului torță și vom
aplica această funcție la punctul de control al dictatului de stat.
Dar cheia care corespunde optimizatorului și care este optimizator.
Deci, aici înlocuim o dată până la Mizer.
Vom merge acolo.
Aici actualizăm greutățile.
Și aici actualizăm parametrii optimizatorului.
Perfect și apoi doar pentru a termina putem imprima un pic făcut așa.
În cele din urmă, trebuie doar să specificăm ce se întâmplă dacă această condiție nu este respectată.
Dacă nu există multe procese Pythia și așa trebuie doar să adăugăm altceva decât Colin și Cindy, vom spune că
nu există un astfel de dosar.
Să aducem vârsta PTA.
Deci, vom imprima ceva de genul Nici un punct de control și trei puțin dacă doriți.
In regula.
Și asta ne oferă o funcție funcțională de încărcare și cea mai mare parte funcțională.
Ați făcut-o în clasă și acum felicitări uriașe pentru că inteligența noastră artificială este gata, probabil că puteți auzi de sunetul
vocii mele și sunt foarte emoționat, deoarece acum este timpul pentru demo.
Tocmai am făcut un creier și vom pune acest creier în mașină și vom vedea cum este suficient de
inteligent să facă aceste călătorii rotunde între aeroport și centrul orașului, oriunde este drumul.
Așa că nu pot să aștept să vă arăt demo-ul.
Aceasta va fi în secțiunea următoare.
Și până atunci.