Bonjour et bienvenue dans ce tutoriel.
Très bien, nous allons créer aujourd’hui une fonction permettant d’économiser ou de modéliser
le cerveau de la voiture afin de pouvoir l’utiliser chaque fois que nous quitterons l’application.
Merci à la fonction Enregistrer sera en mesure de sauvegarder le modèle.
Ensuite, quittez l’application, puis lorsque nous reviendrons à l’application, nous chargerons la
dernière version de notre modèle, qui est la fonction de chargement. Celle-ci
sera chargée après celle-ci. faire de ces deux fonctions la même fonction et
la fonction de chargement.
Commençons donc avec la même fonction dans ce tutoriel.
Alors, voici la nouvelle définition, puis la sauvegarde et ensuite il faudra un argument pour que ce soit lui-même.
Et la raison en est que ce que nous allons dire n’est pas tout le modèle ici, mais notre
modèle de réseau de neurones de Selldorf et nos cellules d’optimiseur qui l’optimisent, car nous voulons économiser uniquement les derniers poids
datés de la dernière itération car chaque fois que nous voulions réutiliser nos économies plus tard, nous
voulions que l'action joue avec les poids qui avaient déjà été entraînés.
Nous devons donc prendre cette dernière version des poids.
Nous devons également prendre la dernière version de l’optimiseur, car il est connecté à ces poids.
Alors faisons ceci.
Nous avons nos cellules afin que nous puissions prendre notre modèle That en nous-même dans l'optimiseur et nous allons
enregistrer ces deux objets dans un dictionnaire Python et enregistrer ces deux objets.
Nous allons utiliser la même fonction du module torche.
Donc, je commence ici avec la torche qui sauve et entre parenthèses nous allons mettre ces crochets de dictionnaire dans un
dictionnaire.
Bison fonctionne comme ça vous avez une clé qui est votre identifiant.
Donc c'est unique.
Et pour chacun vous avez la valeur que vous voulez obtenir à cette clé.
C'est donc comme une fonction de mappage d'identifiants uniques vers une valeur pour laquelle vous voulez obtenir ces identifiants.
Si vous prenez bien un dictionnaire simple, les clés seront les mots et les valeurs seront les définitions des
mots.
Eh bien, voici que nous allons créer deux clés, une clé pour le premier objet que nous voulons enregistrer, à
savoir le modèle de sous-produit, et une seconde avant.
La deuxième chose que nous voulons dire, c’est nous-mêmes que cet optimiseur et commençons par la première
clé.
Nous avons donc dû donner un nom à cette touche et je vais l'appeler état dans le dicton de la partition,
car vous allez les voir utiliser la fonction dict dict pour enregistrer notre modèle dans le dictionnaire.
C'est donc notre première clé à donner à la valeur que nous voulons attribuer à cette première clé.
Eh bien, comme vous pouvez le voir, j'ai ajouté un petit con ici et ici je vais ajouter l'objet l'objet que je
veux dire.
Donc, le premier objet que je veux dire est le modèle personnel, de sorte que nous pouvons simplement le copier demain et le coller
comme valeur de notre première cellule clé.
Maintenant, nous ajoutons cet état de soulignement dict.
Et c'est parti.
Le premier.
Et ensuite nous ajoutons entre parenthèses et cela enregistrera les paramètres de votre modèle.
Dans ce premier état clé dict.
Et maintenant, disons notre optimiseur.
Nous allons donc ajouter une deuxième clé dans le dictionnaire. Pour ce faire, nous avons ici une virgule.
Ensuite, appuyez sur Entrée, puis nous allons avec notre deuxième clé.
Donc, la deuxième clé, nous allons l'appeler.
Eh bien, nous pouvons appeler cela l'optimiseur, puis appeler et il nous suffit ensuite d'ajouter le nom de l'objet que vous souhaitez
enregistrer.
Et c'est moi.
C'est notre optimiseur.
Nous ajoutons donc ici cet optimiseur.
Et encore une fois, pour définir les paramètres de cet optimiseur, nous sommes ici à nouveau dans cet état.
Et puis nous allons avoir notre modèle enregistré avec tout le poids économisé et notre optimiseur enregistre parfait et ensuite nous allons enregistrer
tout cela dans un fichier et pour ce faire, je vais ajouter un deuxième argument à la
fonction Save qui va être être le nom de ce fichier où nous voulons avoir notre modèle dans notre ensemble
d’optimiseur.
Alors rappelez-vous que je devrais faire une démonstration rapide dans la première partie de ce premier module de voiture autonome.
Vous savez que c'était une démo où nous venons de faire quelques actions aléatoires.
Ce n’était donc pas encore la voiture autonome, mais rappelez-vous que j’avais cliqué sur le bouton Enregistrer
pour enregistrer le modèle, ce qui a créé le dernier cerveau détecté par PCH, à savoir le fichier contenant la même version de votre
courrier électronique.
Je vais donc ajouter ici le dernier soulignement du cerveau de cet âge pour que votre moral et votre optimiseur soient
sauvegardés dans ce fichier créé.
Apportons cette page pour que vous ne l'ayez pas encore.
Mais dès que vous avez indiqué votre modèle sur l'application, ce fichier sera créé grâce à ce code que
nous venons d'ajouter.
D'accord.
Et maintenant, parfait.
Nous avons une fonction sûre qui permettra à votre modèle de sauver le cerveau de votre voiture en
enregistrant les poids et l'optimiseur du nouveau réseau qui est en fait le cerveau de la voiture si parfait que nous n'avons
maintenant qu'une seule fonction à créer.
C'est la fonction de chargement et c'est parce que la même fonction ne va jamais sans une fonction de chargement.
Non, il n'y a pas de raison de sauver votre modèle.
Si vous ne pouvez pas charger ce que vous dites après.
C'est donc la dernière étape de notre parcours avant la démo excitante et nous allons faire fonctionner ce Sloat.
Dans les deux dernières sections Toyota, je vous reverrai donc dans le prochain tutoriel.
Et jusque-là, profitez de l'IA.