WEBVTT 00:00.420 --> 00:02.490 Halo dan selamat datang di tutorial ini. 00:02.490 --> 00:06.930 Baiklah jadi hari ini kita akan membuat fungsi yang akan menyelamatkan atau memodelkannya 00:06.930 --> 00:11.420 yang akan menyelamatkan otak mobil sehingga kita dapat menggunakannya setiap kali kita keluar dari aplikasi. 00:11.430 --> 00:14.350 Berkat fungsi Simpan akan dapat menyimpan model. 00:14.400 --> 00:19.470 Kemudian keluar dari aplikasi dan kemudian ketika kita kembali ke aplikasi hal-hal ke fungsi lain yaitu 00:19.470 --> 00:24.720 fungsi beban yang akan membuat setelah yang satu ini kita akan memuat versi terakhir dari model kita 00:24.720 --> 00:30.210 yang telah dilatih sehingga akan sangat praktis dan oleh karena itu mari jadikan kedua fungsi ini fungsi 00:30.210 --> 00:32.190 yang sama dan fungsi muat. 00:32.190 --> 00:35.490 Jadi mari kita mulai dengan fungsi yang sama dalam tutorial ini. 00:35.520 --> 00:42.830 Jadi inilah def baru lalu simpan dan kemudian akan mengambil satu argumen bahwa itu akan menjadi diri sendiri. 00:43.140 --> 00:49.830 Dan alasannya adalah bahwa hal yang akan kami katakan bukanlah keseluruhan model di sini, tetapi model Selldorf 00:50.160 --> 00:57.510 jaringan saraf kami dan sel pengoptimal kami yang mengoptimalkannya karena apa yang ingin kami simpan hanyalah bobot terakhir yang 00:57.510 --> 01:03.740 diberi tanggal pada iterasi terakhir karena setiap kali kita ingin menggunakan kembali simpanan kita nanti 01:03.990 --> 01:08.900 kita ingin membawa aksi untuk bermain dengan bobot yang sudah dilatih. 01:09.150 --> 01:11.310 Jadi kita perlu mengambil versi bobot terakhir ini. 01:11.520 --> 01:16.510 Dan juga kita perlu mengambil versi pengoptimal terakhir karena terhubung ke bobot ini. 01:16.860 --> 01:17.970 Jadi mari kita lakukan ini. 01:17.970 --> 01:24.330 Kami memiliki sel kami sehingga kami dapat mengambil model itu di dalam diri kami sebagai pengoptimal dan kami akan 01:24.330 --> 01:28.800 menyimpan dua objek ini dalam kamus Python dan menyimpan dua objek ini. 01:28.850 --> 01:32.460 Kita akan menggunakan fungsi yang sama dari modul obor. 01:32.460 --> 01:40.620 Jadi saya mulai di sini dengan torche yang menyimpan dan dalam tanda kurung kita akan menempatkan kurung kamus dalam 01:40.880 --> 01:41.690 kamus. 01:41.680 --> 01:45.550 Bison berfungsi seperti itu Anda memiliki kunci yang merupakan pengidentifikasi Anda. 01:45.660 --> 01:46.650 Jadi itu unik. 01:46.810 --> 01:49.840 Dan untuk masing-masing Anda memiliki nilai yang Anda ingin dapatkan untuk kunci itu. 01:49.890 --> 01:56.840 Jadi itu seperti fungsi pemetaan dari pengidentifikasi unik ke nilai yang Anda ingin dapatkan pengidentifikasi ini. 01:56.910 --> 02:03.990 Jika Anda mengambil buku kamus sederhana dengan baik kuncinya adalah kata-kata dan nilainya akan menjadi definisi 02:03.990 --> 02:04.690 kata-kata. 02:04.830 --> 02:10.830 Nah di sini itu untuk mengatakan kita akan membuat dua tombol satu kunci untuk objek pertama yang ingin kita 02:10.830 --> 02:13.750 simpan yang merupakan model subduksi dan satu detik sebelumnya. 02:13.760 --> 02:19.770 Hal kedua yang ingin kita katakan adalah diri kita yang optimis dan karena itu mari kita mulai dengan kunci 02:19.770 --> 02:20.250 pertama. 02:20.430 --> 02:26.370 Jadi kami harus memberi nama pada kunci itu dan saya akan menyebutnya status pada dict skor karena Anda 02:26.370 --> 02:31.550 akan melihat mereka akan menggunakan fungsi say dict untuk menyimpan model kami di kamus. 02:31.740 --> 02:38.020 Jadi itulah kunci pertama kami untuk memberikan nilai yang kami ingin atribut untuk kunci pertama itu. 02:38.190 --> 02:44.130 Nah seperti yang Anda lihat saya menambahkan sedikit con di sini dan di sini saya akan menambahkan objek objek yang ingin 02:44.130 --> 02:44.790 saya katakan. 02:45.000 --> 02:53.340 Jadi objek pertama yang ingin saya katakan adalah model diri sehingga kita bisa menyalin diri ini ke besok dan menempelnya 02:53.640 --> 02:56.240 sebagai nilai sel kunci pertama kami. 02:56.250 --> 03:00.490 Sekarang kita tambahkan state underscore dict. 03:00.510 --> 03:00.930 Kita mulai. 03:00.960 --> 03:01.820 Yang pertama. 03:02.190 --> 03:07.430 Dan kemudian kita tambahkan tanda kurung dan itu akan menyimpan parameter model Anda. 03:07.470 --> 03:09.670 Dalam dikte keadaan kunci pertama ini. 03:09.950 --> 03:12.330 Dan sekarang katakanlah pengoptimal kami. 03:12.360 --> 03:17.640 Jadi kita akan menambahkan kunci kedua dalam kamus dan untuk melakukan ini kita ada di sini koma. 03:17.640 --> 03:21.010 Kemudian tekan enter dan kemudian kita pergi dengan kunci kedua kami. 03:21.270 --> 03:22.970 Jadi kunci kedua Kita akan menyebutnya. 03:23.190 --> 03:30.480 Kita bisa menyebutnya pengoptimal kemudian memanggil dan kemudian kita hanya perlu menambahkan nama objek yang ingin 03:30.480 --> 03:31.070 disimpan. 03:31.260 --> 03:33.390 Dan itu adalah diri sendiri. 03:33.390 --> 03:34.650 Itu adalah pengoptimal kami. 03:34.800 --> 03:38.700 Jadi kami tambahkan di sini pengoptimal itu sendiri. 03:39.180 --> 03:45.080 Dan sekali lagi untuk mengatur parameter pengoptimal ini, kita di sini lagi menyatakan itu. 03:45.210 --> 03:53.310 Dan kemudian kita pergi, kita memiliki model kita diselamatkan dengan semua berat disimpan dan pengoptimal kita menyimpan sempurna dan kemudian kita 03:53.310 --> 03:59.550 akan menyimpan semua ini ke dalam file dan untuk melakukan ini saya akan menambahkan argumen kedua 03:59.550 --> 04:06.810 ke fungsi Simpan yang akan menjadi nama file ini di mana kami ingin memiliki model kami di set pengoptimal 04:06.810 --> 04:07.470 kami. 04:07.680 --> 04:13.050 Jadi ingat saya harus melakukan demo cepat di bagian pertama dari modul self-driving car pertama ini. 04:13.140 --> 04:16.530 Anda tahu itu demo di mana kami baru saja melakukan beberapa tindakan acak. 04:16.580 --> 04:21.690 Jadi itu belum mobil self-driving tapi kemudian ingat saya mengklik tombol save untuk 04:21.690 --> 04:28.530 menyimpan model dan ini menciptakan otak terakhir yang ditemukan PCH yang merupakan file yang berisi versi email yang 04:28.530 --> 04:29.330 sama. 04:29.520 --> 04:39.270 Jadi saya akan menambahkan di sini menggarisbawahi otak terakhir usia itu sehingga moral dan pengoptimal Anda akan disimpan ke dalam 04:39.270 --> 04:41.790 file yang dibuat ini. 04:41.790 --> 04:44.750 Mari kita bawa halaman itu sehingga Anda belum memilikinya. 04:44.850 --> 04:50.450 Tetapi segera setelah Anda mengatakan model Anda pada aplikasi file ini akan dibuat berkat kode ini kami baru 04:50.460 --> 04:51.370 saja menambahkan. 04:51.690 --> 04:52.220 Baiklah. 04:52.260 --> 04:53.780 Dan sekarang sempurna. 04:53.850 --> 04:59.430 Kami memiliki fungsi aman yang akan menyelamatkan model Anda, menyelamatkan otak mobil Anda dengan 04:59.440 --> 05:06.240 menyimpan bobot dan pengoptimal jaringan baru yang sebenarnya otak mobilnya begitu sempurna. Kini kami hanya memiliki satu 05:06.240 --> 05:08.250 fungsi untuk membuat kiri. 05:08.250 --> 05:13.310 Itulah fungsi beban dan itu karena fungsi yang sama tidak pernah berjalan tanpa fungsi beban. 05:13.350 --> 05:15.440 Tidak, tidak ada tujuan menyimpan model Anda. 05:15.510 --> 05:17.820 Jika Anda tidak dapat memuat apa yang Anda katakan sesudahnya. 05:17.820 --> 05:23.060 Jadi itulah langkah terakhir dalam perjalanan kami sebelum demo yang menarik dan kami akan membuat fungsi Sloat ini. 05:23.130 --> 05:26.870 Di dua bagian Toyota terakhir, jadi saya akan melihat Anda di tutorial berikutnya. 05:26.900 --> 05:28.470 Dan sampai saat itu nikmati AI.