大家好, 欢迎学习本节的最后一个教程｡
我们将创建这个文档类的最后一个函数, 当然也就是load函数,
它自然会出现在保存函数之后.
您保存了模型, 然后希望在返回应用程序时能够加载它｡
所以我们开始吧｡
我们要做def, 然后加载｡
我们再次调用最后一个函数load, 这个load函数将self作为参数, 您可能猜到这个self是做什么用｡
它将准确地加载保存在保存功能中的内容｡
因此, 我们将采用self模型, 当然还有self优化器｡
所以这里的self是模型和优化器的｡
然后是冒号, 现在让我们加载模型｡
由于模型位于文件的最后一个标记中, 因此我们希望确保该文件存在, 因此我们将从该文件开始｡
我们将创建一个F条件以确保该文件存在｡
如果它存在, 我们将加载字典中的内容, 也就是最后一个打印文件中的内容｡
我们从F开始, 然后我们将得到我们的操作系统和指向最后一个braindead文件的路径｡
因此, OS点路径就是指向工作目录文件夹的路径｡
所以就我而言, 这个路径桌面不是我的人工智能, 它是那个文件夹,
然后是一个自动驾驶汽车模型, 然后是一个自动驾驶汽车模块文件夹,
也就是这个文件夹, 这里有文件的最后一个点, 然后我们要添加点, 文件是文件这一个｡
这就是函数｡
所以我会加一些括号｡
在括号里我会输入文件名, 这个文件名包含了最后一个脑点的模型.
所以我们必须用引号输入｡
所以我输入了最后一个大脑点, 如果文件leftbrain点存在, 那么这个文件leftbrain点会返回true, 如果不存在,
那么返回false｡
因此这个if条件意味着, 如果我们在左脑的工作目录中有这个文件, 那么我们来看看在这种情况下会发生什么｡
在这种情况下, 如果这个文件存在｡
首先, 我们要打印一些东西来说明我们正在加载模型｡
例如, 我们可以说一个小箭头, 然后用三个小点加载检查点｡
好吧, 我会的
也就是说, 我们正在加载模型, 然后, 当然, 我们要加载模型｡
因此, 模型和优化器, 我们将把我们加载的内容放在一个变量中, 我将把它称为checkpoint
equals｡
我们将在这里使用load函数来加载save函数中保存的内容｡
当然, 这是torch库中的一个函数｡
这个加载函数的名字就是简单的加载括号, 在括号里, 我们需要输入什么呢？
很简单, 我们需要输入包含保存的模型和优化器的文件｡
所以我们只需要输入文件的名称, 就是Last Brain Dot｡
让我们打开该页面, 并仅在此文件存在的情况下加载此文件｡
这就是为什么我们必须在这里编写if条件｡
好吧, 我会的
现在, 我们已经加载了模型和优化器,
接下来我们要分别更新模型和优化器, 因为实际上我们加载了参数, 加载了优化器的权重和参数｡
现在我们需要做的是更新现有的模型,
也就是这个模型和我们现有的优化器, 优化器的参数和权重都在最后一个braindead文件中｡
因此, 我们只需分别进行这两个更新｡
为此, 我们将使用火炬模块中的一种方法｡
所以这里会有一个继承, 它允许我们使用这个方法, 叫做load state dict｡
慢状态方法将允许我们更新模型和优化器的所有参数｡
让我们从更新我们的模型开始｡
因此, 我们采用我们的模型, 这是自学模型, 因为该模型继承自torch模块的方法,
以使用加载状态字典方法｡
这就是我们从继承中得到的方法｡
多亏了这个方法, 我们要更新模型的所有参数, 也就是所有的权重｡
因此, 我们需要在这个load static方法中输入的是检查点变量, 它是load函数的结果｡
检查点, 然后括号, 现在我们需要输入对应于我们的模型的键的名字, 也就是说, 对应于self,
那个模型状态dict, 那个是状态dict｡
所以在检查点和括号中, 我们在记分卡上用引号输入状态, 这行代码将更新你的模型｡
也就是说, 它将更新权重, 即模型的参数｡
现在, 我们需要对优化器执行同样的操作, 这将是几乎相同的｡
所以我要复制这一行｡
根据地如下｡
因此, 这次我们将更新的不是模型, 而是优化器本身｡
那个优化器｡
然后, 我们再次使用从torch模块方法继承的加载状态衰减方法,
并将此函数应用于非状态指令的检查点, 但应用于与优化器对应的键, 即优化器｡
所以在这里我们就把敕令替换成了至多守财奴｡
我们走吧｡
在这里, 我们更新模型的权重, 在这里, 我们更新优化器的参数｡
好极了｡
最后, 我们可以像这样打印一点｡
最后, 我们只需要说明如果不遵守这个条件会发生什么｡
也就是说, 如果没有标记较少的文件｡
所以我们只需要添加一个LS then列｡
简单地说, 我们只想说, 在那个时代, 没有比这更聪明的人了｡
所以我们只需要打印一些东西, 比如找不到检查点, 如果需要的话, 还可以打印三个小点｡
好吧, 我会的
这就给了我们一个函数式的加载函数, 主要是一个函数式的上课过程｡
现在恭喜你, 因为我们的人工智能已经准备好了｡
你们可能听得出来我非常兴奋因为现在是演示的时候了｡
我们刚做了一个大脑, 我们要把这个大脑放在车里, 我们会看到它是如何聪明地在机场和市区之间往返,
不管是哪条路｡
所以我迫不及待地想给你看样带｡
这将在下一节介绍｡
在那之前, 好好享受吧｡
一､