Hola y bienvenidos al último tutorial de la sección, vamos a hacer la última función de este
D2 en clase, que va a ser, por supuesto, la función de carga que viene naturalmente después de la misma función.
Guarda su modelo y luego desea poder cargarlo cada vez que regrese a la aplicación.
Entonces, hagamos esto.
Vamos a hacer def y luego cargar.
Llamamos a la función de clase que cargue de nuevo. Esta función de carga tomará como argumentos uno mismo y probablemente
adivine dónde estará este ser, ya que será exactamente cargar lo que se guardó en la misma función.
Entonces tomaremos el mañana autodirigido.
Y, por supuesto, resolver ese optimizador.
Entonces la auto-sanación será para el modelo y el optimizador.
Entonces Cullin Y ahora vamos a ralentizar el modelo.
Entonces, como Dymo está en el último archivo de ph brindled, queremos asegurarnos de que este archivo exista y, por lo tanto, con
eso vamos a empezar.
Vamos a hacer una condición IF para asegurarnos de que este archivo existe y, si existe, cargaremos lo
que tenemos en el diccionario que está en esta última PDA de impresión.
if, entonces vamos a tomar nuestro sistema operativo y el camino que conduce a este último cerebro que PVH encontró.
Entonces comenzamos con un
Entonces esa ruta es exactamente la ruta que conduce a la carpeta del directorio de trabajo.
Así que, en lo que a mí respecta, este es un escritorio rápido que mi inteligencia artificial, es una carpeta y
luego un auto sin conductor y luego una carpeta auto del carro del módulo. Aquí hay esta carpeta
con la última impresión que encontraste.
Y luego vamos a agregar a lo que es un archivo de este.
Entonces esa es una función.
Así que voy a agregar algunos paréntesis.
Y dentro del paréntesis, voy a ingresar el nombre del nombre del archivo que contiene
el modelo que es el último cerebro de-th.
Entonces tenemos que ponerlo entre comillas.
Y entonces estoy ingresando el último cerebro que de-th y así es el archivo del último cerebro que la página devolverá verdadero si el archivo que
es amigo de esa edad existe y cae si no existe y por lo tanto esta condición
si significa que tenemos la última hacer.
Bueno, ahora la carpeta de directorio de trabajo, entonces vamos.
¿Qué va a pasar en ese caso?
En ese caso, si este archivo existe.
Bueno, primero vamos a imprimir algo para decir que sabes que estamos cargando la
moral de, por ejemplo, puedes decir una pequeña flecha y luego cargar puntos de control con tres pequeños puntos.
Todo bien.
Eso es solo para decir que estamos cargando mañana.
Y luego, por supuesto, vamos a cargar el modelo.
y el optimizador y vamos a poner lo que cargamos en un testamento que vamos a llamar igual a
punto de control y ahí es donde vamos a usar la función de carga para cargar lo que se guardó en la misma función.
Entonces la moral
Así que, por supuesto, esta es una función de la biblioteca de antorchas para soplar puntos y el nombre de la
función Sloat es simplemente ese paréntesis y, dentro de los paréntesis, de acuerdo con usted, qué necesitamos ingresar.
Bueno, simplemente necesitamos ingresar el archivo que contiene nuestro archivo guardado mañana y se guardan
optimizando el optimizador, así que simplemente necesitamos poner el nombre del archivo que es el último que trae el punto décimo.
Vamos a traer ese BGH y cargamos este archivo solo en la condición de que este archivo exista.
Entonces, es por eso que tuvimos que llamar a esta condición aquí.
Bien, entonces ahora que cargamos el modelo y el optimizador.
Bueno, lo que vamos a hacer es actualizar por separado nuestro modelo y el optimizador porque en realidad
cargamos los parámetros que cargamos los pesos y los parámetros del optimizador.
Entonces, ahora lo que tenemos que hacer es actualizar nuestro modelo existente, que es este modelo de un bloque de
células, y nuestro optimizador existente resolvió ese optimizador con los parámetros con los pesos que están en este último Brender.
Así que simplemente necesitamos hacer estas dos actualizaciones por separado y para hacer esto vamos a usar un método
de los módulos de tortura.
Entonces habrá herencia que nos permitirá usar este método que se llama Dict de estado
de carga y el método estático lento reducirá la fecha de todos los parámetros de nuestro modelo y nuestro optimizador.
Así que hagámoslo y empecemos por actualizar nuestros modelos.
Por lo tanto, tomamos nuestro modelo, que es autodidacta, ya que el modelo autodidacta hereda de los
métodos del módulo de soplete el método dict del estado de carga.
Entonces ese es el método que estamos tomando de la herencia.
Y gracias a este método vamos a actualizar todos los parámetros del modelo que está en el camino.
Y entonces, lo que tenemos que poner en este estado El método Dick es nuestro punto de control muy bien.
Ese es el resultado de la función de carga.
ahora necesitamos ingresar el nombre de la clave que corresponde a nuestro modelo que corresponde a la fecha de estado del modelo de subducto.
Entonces, los puntos de revisión se corchean y
Y eso es estado.
Por lo tanto, en los puntos de control y los corchetes que ingresamos, los estados citan los billetes de subrayado y esta línea
de código actualizará su modelo.
Esa es una herramienta que espera los parámetros de su modelo.
Y ahora tenemos que hacer lo mismo con el optimizador.
Y eso va a ser casi lo mismo.
Así que voy a copiar esta línea pegada a continuación.
Y esta vez no saldremos mañana, sino con el optimizador que optimiza.
Entonces, de nuevo, usamos para cargar el método Dick de estado que hereda de los métodos del módulo de
antorcha y aplicamos esta función al punto de control de estado dict.
Pero la clave que corresponde al optimizador y que es el optimizador.
Así que aquí simplemente reemplazamos una fecha por hasta Mizer.
Aquí vamos.
Aquí actualizamos los pesos de.
Y aquí actualizamos los parámetros del optimizador.
Perfecto y luego solo para terminar podemos imprimir un poco así.
Y, finalmente, solo debemos especificar qué sucede si no se respeta esta condición.
Es decir, si no hay una gran cantidad de pruebas de Pythia, entonces solo necesitamos agregar algo más que Colin y Cindy, solo
vamos a decir que no hay tal archivo.
Vamos a traer la edad de la PTA.
Así que solo vamos a imprimir algo como No check point y tres pequeños si lo desea.
Todo bien.
Y eso nos da una función de carga funcional y en su mayoría funcional.
Lo hice en clase y ahora las felicitaciones son enormes porque nuestra inteligencia artificial está lista, probablemente pueda escuchar por el sonido de
mi voz y estoy muy emocionado porque ahora es el momento de la demostración.
Acabamos de hacer un cerebro y vamos a poner este cerebro en el coche y veremos cómo es lo suficientemente inteligente como para hacer estos viajes
de ida y vuelta entre el aeropuerto y el centro de la ciudad, donde sea que esté el camino.
Así que no puedo esperar para mostrarte la demo.
Esto va a ser en la próxima sección.
Y hasta entonces yo