WEBVTT

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Olá e bem vindo a este tutorial.

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Tudo bem, então, hoje vamos criar uma função que salvará ou modelará isso, que

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salvará o cérebro do carro para que possamos usá-lo sempre que sairmos do aplicativo.

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Graças à função Salvar, você poderá salvar o modelo.

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Em seguida, abandone o aplicativo e, em seguida, quando voltarmos às coisas do aplicativo para outra função

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que é a função de carga que fará depois disso, estaremos carregando a última versão do nosso

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modelo que foi treinado para que seja muito prático e, portanto, vamos Faça essas duas funções a mesma

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função e a função de carga.

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Então, vamos começar com a mesma função neste tutorial.

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Então, aqui vem o novo def, em seguida, salve e, então, vai ter um argumento de que vai ser auto.

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E a razão é que a coisa que vamos dizer não é o modelo completo aqui, mas

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nossa rede neural modelo Selldorf e nossas células otimizadoras que otimizam porque o que queremos salvar é apenas os

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últimos pesos datados na última iteração porque sempre que queremos reutilizar o nosso salvo mais tarde,

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queríamos trazer a ação para jogar com os pesos que já estavam treinados.

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Então, precisamos tomar essa última versão dos pesos.

01:11.520 --> 01:16.510
E também precisamos ter a última versão do otimizador porque está conectado a esses pesos.

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Então vamos fazer isso.

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Nós temos nossas células para que possamos levar o nosso modelo em nós mesmos otimizador e estaremos salvando

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esses dois objetos em um dicionário Python e para salvar esses dois objetos.

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Nós vamos usar a mesma função do módulo da tocha.

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Então, estou começando aqui com torche que salvar e entre parênteses vamos colocar os suportes de dicionário em

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um dicionário.

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Bison funciona assim, você tem uma chave que é o seu identificador.

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Então isso é único.

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E para cada um você tem o valor que deseja alcançar naquela chave.

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Então, é como uma função de mapeamento de identificadores únicos para um valor que você deseja obter esses identificadores.

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Se você tirar um livro de dicionário simples bem, as chaves serão as palavras e os valores serão as definições

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das palavras.

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Bem, aqui é para dizer que vamos fazer duas chaves uma chave para o primeiro objeto que queremos salvar, que

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é um modelo de subdução e um segundo antes.

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A segunda coisa que queremos dizer é o nosso otimizador e, portanto, vamos começar com a primeira

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chave.

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Então, nós devemos dar um nome a essa chave e eu vou chamar isso de estado na pontuação, porque, então,

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você vai ver que eles vão usar a função diga dict para salvar nosso modelo no dicionário.

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Então, essa é a nossa primeira chave, então, para dar o valor que queremos atribuir para essa primeira chave.

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Bem, como você pode ver, adicionei um pouco de con aqui e aqui vou adicionar o objeto ao objeto que eu

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quero dizer.

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Então, o primeiro objeto que eu quero dizer é modelo próprio, então podemos copiar esse eu para amanhã e colá-lo como

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o valor da nossa primeira célula-chave.

02:56.250 --> 03:00.490
Agora, acrescentamos esse estado sublinhado dit.

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Aqui vamos nós.

03:00.960 --> 03:01.820
O primeiro.

03:02.190 --> 03:07.430
E, em seguida, adicionamos parênteses e isso salvará os parâmetros do seu modelo.

03:07.470 --> 03:09.670
Neste primeiro estado-chave, o dict.

03:09.950 --> 03:12.330
E agora digamos nosso otimizador.

03:12.360 --> 03:17.640
Então, vamos adicionar uma segunda chave no dicionário e, para isso, temos aqui uma vírgula.

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Em seguida, pressione enter e depois vamos com nossa segunda chave.

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Então, a segunda chave, vamos chamá-lo.

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Bem, podemos chamá-lo de otimizador, então ligue e então precisamos apenas adicionar o nome do objeto que deseja

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salvar.

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E isso é auto.

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Esse é o nosso otimizador.

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Então, adicionamos aqui o mesmo otimizador.

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E, novamente, para definir os parâmetros deste otimizador, estamos aqui novamente nesse estado.

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salvaremos tudo isso em um arquivo e, para isso, vou adicionar um segundo argumento à função Salvar, que está indo para

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seja o nome deste arquivo onde queremos ter nosso modelo em nosso conjunto de otimizadores.

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E então, nós vamos, nosso modelo é salvo com todo o peso economizado e nosso otimizador economiza perfeito e,

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em seguida,

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Então lembre-se de que deveria fazer uma demonstração rápida na primeira seção deste primeiro automóvel de auto-condução do módulo.

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Você sabe que foi uma demo onde acabamos de ter algumas ações aleatórias.

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Então, esse ainda não era o carro auto-dirigido, mas lembre-se de clicar no botão Salvar para

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salvar o modelo e isso criou o último cérebro que o PCH encontrou qual é o arquivo que contém a mesma versão

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do seu e-mail.

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último sublinhado do cérebro dessa idade para que sua moral e seu otimizador sejam salvos neste arquivo criado.

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Então, vou adicionar aqui o

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Vamos trazer essa página para que você ainda não a tenha.

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Mas assim que você disse seu modelo na aplicação, esse arquivo será criado graças a este código que

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acabamos de adicionar.

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Tudo bem.

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E então agora perfeito.

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salvará seu modelo, salvando o cérebro do seu carro, salvando os pesos e o otimizador da nova

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rede que, de fato, é o cérebro do carro tão perfeito, agora temos apenas uma função para criar a esquerda.

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Nós temos uma função segura que

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Essa é a função de carga e isso ocorre porque a mesma função nunca passa sem uma função de carga.

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Não há nenhum objetivo de salvar seu modelo.

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Se você não pode carregar o que você diz depois.

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Então, esse é o último passo na nossa jornada antes da demo emocionante e vamos fazer esta função Sloat.

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Nos últimos dois seção da Toyota, então eu vou ver você neste próximo tutorial.

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E até então, desfrute da AI.