Xin chào và chào mừng đến với hướng dẫn cuối cùng của phần này.
Chúng ta sẽ tạo hàm cuối cùng của lớp tài liệu này, tất nhiên đây sẽ là
hàm tải tự nhiên xuất hiện sau hàm lưu.
Bạn lưu mô hình của mình và sau đó bạn muốn có thể tải mô hình đó bất cứ khi nào bạn quay lại ứng dụng.
Vì vậy, chúng ta hãy làm điều này.
Chúng ta sẽ tạo def, sau đó tải.
Chúng ta lại gọi đây là hàm tải cuối cùng, hàm tải này sẽ tự nhận là đối số và bạn có thể đoán được hàm
này sẽ dùng để làm gì.
Nó sẽ chính xác để tải những gì đã được lưu trong chức năng lưu.
Vì vậy, chúng tôi sẽ tự mô hình hóa và tất nhiên tự tối ưu hóa đó.
Vì vậy, bản thân ở đây sẽ dành cho mô hình và trình tối ưu hóa.
Vì vậy, sau đó dấu hai chấm và bây giờ chúng ta hãy tải mô hình.
Vì vậy, vì mô hình nằm trong thương hiệu cuối cùng của tệp, chúng tôi muốn đảm bảo tệp này tồn tại và do đó đó là những gì
chúng tôi sẽ bắt đầu.
Chúng tôi sẽ đưa ra điều kiện F để đảm bảo rằng tệp này tồn tại.
Và nếu nó tồn tại, chúng tôi sẽ tải những gì chúng tôi có trong từ điển, nằm trong tệp in cuối cùng này.
Vì vậy, chúng ta bắt đầu bằng chữ F, sau đó chúng ta sẽ lấy hệ điều hành của mình và đường dẫn đến tệp
braindead cuối cùng này.
Vì vậy OS dot path chính xác là đường dẫn đến thư mục thư mục làm việc.
Theo như tôi lo ngại rằng màn hình nền đường dẫn này chứ không phải trí tuệ nhân tạo của tôi, đó là thư mục
đó sau đó tạo mô hình một chiếc ô tô tự lái và sau đó là mô-đun một thư mục ô
tô tự lái, đó là thư mục này ở đây với điểm cuối cùng của tệp và sau đó chúng ta sẽ thêm dấu chấm là tệp là tệp này.
Vì vậy, đó là chức năng.
Vì vậy, tôi sẽ thêm một số dấu ngoặc đơn.
Và bên trong dấu ngoặc, tôi sẽ nhập tên của tệp, tên của tệp chứa mô hình
là dấu chấm não cuối cùng.
Vì vậy, chúng tôi phải nhập nó trong dấu ngoặc kép.
Và vì vậy tôi đang nhập dấu chấm não cuối cùng và vì vậy dấu chấm não trái của tệp này sẽ trả về true nếu dấu chấm não trái
của tệp tồn tại và false nếu không tồn tại.
Và do đó nếu điều kiện này có nghĩa là nếu chúng ta có não trái tập tin trong thư mục thư mục làm việc của chúng ta, thì chúng
ta hãy đi đến những gì sẽ xảy ra trong trường hợp đó.
Trong trường hợp đó, nếu tệp này tồn tại.
Đầu tiên, chúng ta sẽ in một cái gì đó để nói rằng chúng ta đang tải mô hình.
Vì vậy, ví dụ, chúng ta có thể nói một mũi tên nhỏ và sau đó tải các điểm kiểm tra với ba dấu chấm nhỏ.
Được rồi.
Vì vậy, đó chỉ là để nói rằng, chúng tôi đang tải mô hình và sau đó, tất nhiên, chúng tôi sẽ tải mô hình.
Vì vậy, mô hình và trình tối ưu hóa và chúng tôi sẽ đặt những gì chúng tôi tải vào một
biến mà tôi sẽ gọi là điểm kiểm tra bằng.
Và đó là nơi chúng ta sẽ sử dụng hàm tải để tải những gì đã được lưu trong hàm lưu.
Vì vậy, tất nhiên đây là một chức năng từ thư viện ngọn đuốc.
Vậy Torch Dot và tên của hàm load này chỉ đơn giản là load ngoặc đơn và bên trong ngoặc đơn theo bạn chúng
ta cần nhập những gì?
Rất đơn giản, chúng tôi cần nhập tệp có chứa mô hình đã lưu và trình tối ưu hóa đã lưu của chúng tôi.
Vì vậy, chúng ta chỉ cần nhập tên của tệp, đó là Last Brain Dot.
Hãy mang theo trang đó và chúng tôi tải tệp này chỉ trong điều kiện tệp này tồn tại.
Vì vậy, đó là lý do tại sao chúng tôi phải viết mã điều kiện if ở đây.
Được chứ.
Vì vậy, bây giờ chúng tôi đã tải mô hình và trình tối ưu hóa, tốt, những gì chúng tôi sẽ làm là cập nhật riêng mô hình của
chúng tôi và trình tối ưu hóa, bởi vì thực sự chúng tôi đã tải các tham số, chúng tôi tải các trọng số và các
tham số của trình tối ưu hóa.
Vì vậy, bây giờ những gì chúng ta cần làm là cập nhật mô hình hiện có của mình, chính là mô hình này, mô hình đó
và chính trình tối ưu hóa hiện có của chúng tôi, trình tối ưu hóa đó với các tham số có trọng số trong tệp
braindead cuối cùng này.
Vì vậy, chúng tôi chỉ cần thực hiện hai bản cập nhật này riêng biệt.
Và để làm điều này, chúng ta sẽ sử dụng một phương pháp từ các mô-đun ngọn đuốc.
Vì vậy, sẽ có sự kế thừa sẽ cho phép chúng ta sử dụng phương thức này được gọi là load
state dict.
Và phương pháp trạng thái chậm sẽ cho phép chúng tôi cập nhật tất cả các tham số của mô hình và trình tối ưu hóa của chúng tôi.
Vì vậy, hãy làm điều này và bắt đầu bằng cách cập nhật mô hình của chúng tôi.
Vì vậy, chúng tôi lấy mô hình của chúng tôi, đó là mô hình tự dạy vì mô hình đó kế thừa từ các
phương thức của mô-đun ngọn đuốc để sử dụng phương thức dict trạng thái tải.
Vì vậy, đó là phương pháp chúng tôi đang sử dụng từ sự kế thừa.
Và nhờ vào phương pháp này, chúng tôi sẽ cập nhật tất cả các tham số của mô hình là tất cả các trọng số.
Và vì vậy, những gì chúng ta cần nhập trong phương thức tải tĩnh này là biến điểm kiểm tra của chúng ta, là kết
quả của hàm tải.
Vì vậy, kiểm tra điểm sau đó đến dấu ngoặc và bây giờ chúng ta cần nhập tên của khóa tương ứng với mô hình của chúng tôi, tương
ứng với bản thân, trạng thái mô hình đó là dict và đó là lệnh trạng thái.
Vì vậy, trong các điểm kiểm tra và dấu ngoặc, chúng tôi nhập các trạng thái dấu ngoặc kép trên phiếu điểm và dòng mã này sẽ
cập nhật mô hình của bạn.
Tức là nó sẽ cập nhật các trọng số, các thông số về mô hình của bạn.
Và bây giờ chúng ta cần làm điều tương tự đối với trình tối ưu hóa và điều đó sẽ gần giống như vậy.
Vì vậy, tôi sẽ sao chép dòng này.
Dựa dưới đây.
Và vì vậy, lần này chúng tôi sẽ không cập nhật mô hình mà là chính trình tối ưu hóa.
Trình tối ưu hóa đó.
Sau đó, một lần nữa, chúng tôi sử dụng phương pháp phân rã trạng thái tải kế thừa từ phương pháp mô-đun ngọn đuốc và chúng
tôi áp dụng chức năng này cho điểm kiểm tra không phải là trạng thái dict, mà là khóa tương ứng với trình tối ưu hóa và đó là
trình tối ưu hóa.
Vì vậy, ở đây chúng tôi chỉ thay thế dict bằng lên đến miser.
Chúng ta bắt đầu.
Ở đây chúng tôi cập nhật trọng số của mô hình và ở đây chúng tôi cập nhật các thông số của trình tối ưu hóa.
Hoàn hảo.
Và sau đó chỉ cần hoàn thành, chúng tôi có thể in một chút xong như vậy.
Và cuối cùng, chúng ta chỉ cần xác định điều gì sẽ xảy ra nếu điều kiện này không được tôn trọng.
Đó là, nếu không có một tệp ít thương hiệu hơn.
Và vì vậy chúng ta chỉ cần thêm một cột LS.
Và đơn giản là chúng tôi sẽ nói rằng không có bộ não nào kém tuổi như vậy.
Vì vậy, chúng tôi sẽ in một cái gì đó như không tìm thấy điểm kiểm tra và ba dấu chấm nhỏ nếu bạn muốn.
Được rồi.
Và điều đó cung cấp cho chúng ta một hàm tải chức năng và hầu hết là một chức năng trong lớp.
Và bây giờ xin chúc mừng vì trí tuệ nhân tạo của chúng ta đã sẵn sàng.
Bạn có thể nghe thấy giọng nói của tôi rằng tôi đang rất phấn khích vì bây giờ là lúc
cho bản demo.
Chúng tôi chỉ tạo ra một bộ não và chúng tôi sẽ đặt bộ não này vào trong xe hơi và chúng tôi sẽ xem nó đủ thông minh để
thực hiện những chuyến đi vòng giữa sân bay và trung tâm thành phố, bất kể con đường là gì.
Vì vậy, tôi rất nóng lòng muốn cho bạn xem bản demo.
Điều này sẽ có trong phần tiếp theo.
Và cho đến khi đó, hãy tận hưởng.
TÔI.