Hallo en welkom bij de laatste redactie van de sectie, we gaan de
laatste functie van deze DeQuan-klasse maken, wat natuurlijk de laadfunctie zal zijn die natuurlijk na dezelfde
functie komt.
U slaat uw model op en wilt het vervolgens kunnen laden wanneer u teruggaat naar de applicatie.
Dus laten we dit doen.
We gaan WDEF maken en dan laden.
We noemen deze klassefunctie opnieuw laden.
Deze laadfunctie zal het zelf als argument nemen en je raadt waarschijnlijk waar het zelf voor zal zijn.
Het zal precies zijn om te laden wat is opgeslagen in de opslagfunctie.
Dus we zorgen voor dat model en natuurlijk zelf voor die optimizer.
Dus het zelf zal hier voor het model en de optimizer zijn.
Dus dan Kullen en laten we nu het model laden.
Dus aangezien het model in het laatste brein zit, willen we er zeker van zijn dat dit bestand bestaat en daarom gaan
we daarmee beginnen.
We gaan een if-voorwaarde maken om er zeker van te zijn dat dit bestand bestaat.
En als het bestaat, zullen we laden wat we in het woordenboek hebben, dat zich in dit laatste brein bevindt.
Dus we beginnen met een F, dan nemen we ons besturingssysteem en het pad dat hier naartoe leidt.
Laten we dat meenemen, Val.
Dus waar dat pad precies het pad is dat naar de werkmapmap leidt.
Dus wat mij betreft dat dit pad desktop, dan is mijn kunstmatige intelligentie die map, dan model
een zelfrijdende auto en dan het model een zelfrijdende auto map.
Dat is deze map hier met het laatste punt dat viel.
En toen gingen we dot is file is file this toevoegen.
Dat is dus een functie.
Dus ik ga wat haakjes toevoegen en binnen de haakjes ga ik de naam van het bestand invoeren.
De naam van de vader bevat het model dat is laten we dat bedenken.
We moeten het dus tussen aanhalingstekens zetten.
En dus ga ik het laatste brein binnen dat BGH en zo is file lamebrain.
Dat zal terugkeren.
Waar als het bestand dat het brein is dat bestaat en bestanden als het niet bestaat.
En daarom betekent deze if-conditie dat als we het laatste brein hebben dat bestand nu in de werkmapmap zit,
laten we dan coderen.
Wat gaat er in dat geval gebeuren.
In dat geval, als het bestand bestaat.
Wel, eerst gaan we iets afdrukken om te zeggen dat, weet je, we het model aan het laden zijn.
Dus we kunnen bijvoorbeeld een klein foutje zeggen en dan checkpoint's laden met drie kleine puntjes.
Oke.
Dat wil alleen maar zeggen dat we het model aan het laden zijn en dan gaan we natuurlijk het model laden.
Dus het model en de optimizer en we gaan wat we laden in een variabele plaatsen
die ik checkpoint gelijk ga noemen.
En dat is waar we de laadfunctie gaan gebruiken om te laden wat is opgeslagen in de opslagfunctie.
Dit is natuurlijk een functie uit de fakkelbibliotheek.
Dus Torch Dot en de naam van de SLOAT-functie is gewoon haakjes laden en binnen de haakjes, wat moeten
we volgens jou invoeren?
Welnu, heel eenvoudig, we moeten het bestand invoeren dat ons opgeslagen model bevat en een opgeslagen optimalisatieprogramma is.
Dus we hoeven alleen maar de naam van het bestand in te voeren, wat het laatste brein is.
Laten we dat ter sprake brengen en we laden dit bestand alleen in de voorwaarde dat dit bestand bestaat.
Daarom moesten we deze voorwaarde hier coderen.
OK, dus nu we weten dat het model en de optimizer, nou, wat we gaan doen, is ons
model en de optimizer afzonderlijk bijwerken, omdat we eigenlijk de parameters hebben geladen die we de gewichten en de
parameters van de optimizer hebben geladen.
Dus wat we nu moeten doen, is ons bestaande model bijwerken, dat is deze ene cel, dat model en
onze bestaande optimizer zelf die optimizer met de parameters, met de gewichten die in deze laatste zitten, brengen dat
naar voren.
We hoeven deze twee updates dus gewoon apart uit te voeren.
En om dit te doen, gaan we een methode gebruiken uit de toortsmodules.
Er zal dus overerving zijn, waardoor we deze methode kunnen gebruiken die load state dict wordt
genoemd.
En met de statische belastingmethode kunnen we alle parameters van ons model bijwerken en optimaliseren.
Dus laten we dit doen en laten we beginnen met het updaten van onze modellen.
Dus we nemen ons model, dat zelf is, dat model aangezien zelf dat model erft van het bericht
van de toortsmodule om de DECT-methode voor belastingstoestand te gebruiken.
Dus dat is de boodschap die we uit de erfenis halen.
En dankzij deze methode gaan we alle parameters van het model bijwerken.
Dat is al het gewicht.
En wat we dus in deze staat moeten invoeren, deze methode is onze controlepuntvariabele.
Dat is het resultaat van de laadfunctie.
Dus check point, dan haakjes.
En nu moeten we de naam invoeren van de sleutel die overeenkomt met ons model.
Dat wil zeggen, dat komt overeen met het verkopen van dat model staatsdictaat en dat is staatsdictaat.
Dus tussen checkpoints en de haakjes die we invoeren, tussen aanhalingstekens, staat onderstreping dict en deze regel code zal
je model bijwerken.
Dat wil zeggen, het zal het gewicht, de parameters van uw model toepassen.
En nu moeten we hetzelfde doen voor de optimizer en dat zal bijna hetzelfde zijn.
Dus ik ga deze regel kopiëren.
Hieronder geplakt, en dus gingen we deze keer niet het model updaten, maar de optimizer zelf, die
optimizer.
Aan de andere kant gebruikten we een load state dick-methode die erft van de torch-module-methode.
En we passen deze functie toe op het ijkpunt van niet vermeld dat de sleutel die overeenkomt met de optimizer
en die is geoptimaliseerd.
Dus hier hebben we zojuist een dictaat vervangen door maximaal Mizer.
Daar gaan we.
Hier hebben we de gewichten van het model en hier werken we de parameters van de optimizer bij.
Perfect, en om af te ronden, kunnen we een beetje op die manier afdrukken, en tot slot moeten we specificeren wat
er gebeurt als deze voorwaarde niet wordt gerespecteerd.
Dat wil zeggen, als er geen brein is.
En dus hoeven we alleen maar toe te voegen.
En anders dan Colin.
En gewoon, we gaan gewoon zeggen dat er niet zo'n bestand is.
Laten we dat ter sprake brengen.
Dus we gaan gewoon iets afdrukken als geen controlepunt gevonden en drie, weinig als je wilt.
Oké, en dat geeft ons een functionele laadfunctie en vooral een functionele noodklas en nu
enorm gefeliciteerd omdat onze kunstmatige intelligentie klaar is.
Je kunt waarschijnlijk aan mijn stem horen dat ik erg opgewonden raak omdat het nu tijd is voor
de demo.
We hebben net een brein gemaakt en we gaan dit brein in de auto stoppen en we zullen zien hoe het slim genoeg is
om deze rondritten tussen het vliegveld en het centrum te maken, wat de weg ook is.
Dus ik kan niet wachten om jullie de demo te laten zien.
Dit komt in de volgende sectie.
En tot die tijd, geniet van I.