Bonjour et bienvenue dans le dernier tutoriel de la section, nous allons créer la dernière fonction
de ce D2 en classe, qui sera bien sûr la fonction de chargement qui vient naturellement après la même fonction.
Vous enregistrez votre modèle et vous souhaitez ensuite pouvoir le charger chaque fois que vous revenez à l'application.
Alors faisons ceci.
Nous allons faire def puis charge.
Nous appelons la fonction de classe load à nouveau que cette fonction de chargement prendra comme arguments et vous devinerez probablement où
il se trouvera car ce sera exactement pour charger ce qui a été enregistré dans la même fonction.
Nous allons donc prendre demain auto-direct.
Et bien sûr résoudre cet optimiseur.
Donc, l'auto-guérison sera pour le modèle et l'optimiseur.
Alors alors Cullin Et maintenant, ralentissons le modèle.
Donc, étant donné que Dymo est dans le dernier fichier ph brindled, nous voulons nous assurer que ce fichier existe et que nous
allons commencer par cela.
Nous allons créer une condition IF pour nous assurer que ce fichier existe et s'il existe, nous chargerons ce
que nous avons dans le dictionnaire qui se trouve dans ce dernier PDA imprimé.
Nous commençons donc par un if, puis nous prenons notre système d'exploitation et le chemin qui mène à ce dernier cerveau
découvert par PVH.
Ce chemin est donc exactement le chemin qui mène au dossier du répertoire de travail.
Donc, en ce qui me concerne, ce bureau est plus rapide que mon intelligence artificielle, il s’agit d’un dossier, d’un
modèle, d’une voiture autonome, puis du module, d’un dossier de voiture autonome. Ce dossier contient ce dossier
avec la dernière impression trouvée.
Et puis nous allons ajouter à ce qui est un fichier fichier celui-ci.
Donc, c'est une fonction.
Je vais donc ajouter quelques parenthèses.
Et à l'intérieur de la parenthèse, je vais entrer le nom du fichier qui contient
le modèle qui est le dernier cerveau.
Nous devons donc le mettre entre guillemets.
Et donc j'entre dans le dernier cerveau qui est le dernier et le fichier est le dernier cerveau que la page redeviendra vraie si
le fichier ami qui a cet âge existe et tombe s'il n'existe pas et donc ceci
si la condition signifie rendre.
Eh bien maintenant dossier de répertoire de travail alors allons-y.
Qu'est-ce qui va se passer dans ce cas.
Dans ce cas, si ce fichier existe.
D'abord, nous allons imprimer quelque chose pour indiquer que vous savez que nous
chargeons la morale, par exemple, vous pouvez dire une petite flèche, puis les points de contrôle avec trois petits points.
D'accord.
C'est juste pour dire que nous chargeons demain.
Et bien sûr, nous allons charger le modèle.
Donc, la morale et l'optimiseur et nous allons mettre ce que nous chargeons dans un test que je
qualifierai de point de contrôle égal et où nous allons utiliser la fonction de chargement pour charger ce qui a été enregistré dans la
même fonction.
Donc, bien sûr, il s’agit d’une fonction de la bibliothèque de torches à torche et le nom de la fonction Sloat
est tout simplement cette parenthèse et à l’intérieur de celle-ci, selon vous, ce que nous devons saisir.
Eh bien très simplement, nous devons saisir le fichier qui contient nos sauvegardes de
demain et celles de l’optimiseur d’optimisation. Il suffit donc de mettre le nom du fichier qui est le dernier point à afficher.
Apportons ce BGH et nous chargeons ce fichier uniquement dans la condition que ce fichier existe.
C'est pourquoi nous avons dû appeler cette condition ici.
OK, maintenant que nous avons chargé le modèle et l'optimiseur.
Ce que nous allons faire, c'est mettre à jour séparément notre modèle et l'optimiseur, car nous avons chargé les
paramètres, nous avons chargé les poids et les paramètres de l'optimiseur.
Nous devons donc maintenant mettre à jour notre modèle existant, à savoir ce modèle de bloc unicellulaire, et
notre optimiseur existant a résolu cet optimiseur avec les paramètres avec les poids qui figurent dans ce dernier Brender.
Nous avons donc simplement besoin de faire ces deux mises à jour séparément et pour ce faire, nous allons utiliser une méthode
des modules de torture.
Il y aura donc un héritage qui nous permettra d'utiliser cette méthode appelée Load state
dict et la méthode statique ralentie nous permettra de dater tous les paramètres de notre modèle et de notre optimiseur.
Faisons cela et commençons par mettre à jour nos modèles.
Nous prenons donc notre modèle qui est un modèle autodidacte car le modèle autodidacte hérite des méthodes du
module torche pour utiliser la méthode dict de l’état de charge.
Donc, c'est la méthode que nous prenons de l'héritage.
Et grâce à cette méthode, nous allons mettre à jour tous les paramètres du modèle.
Et donc, ce que nous devons mettre dans cet état, la méthode de Dick est très bien notre point de contrôle.
C'est le résultat de la fonction de chargement.
Ainsi, les points de contrôle, puis les crochets et nous devons maintenant entrer le nom de la clé qui correspond à notre modèle, c'est-à-dire qui correspond
à la date d'état du modèle de sous-produit.
Et c'est l'état.
Ainsi, dans les points de contrôle et les crochets, nous insérons entre guillemets les états des guillemets et cette ligne de code
mettra à jour votre modèle.
C'est un outil qui attend les paramètres de votre modèle.
Et maintenant, nous devons faire la même chose pour l'optimiseur.
Et ça va être presque pareil.
Donc, je vais copier cette ligne collée ci-dessous.
Et donc cette fois, nous n'allons pas sortir avec demain, mais avec l'optimiseur cet optimiseur.
Là encore, nous utilisons pour charger la méthode d'état Dick héritée des méthodes du module de la torche et
nous appliquons cette fonction au point de contrôle de l'état dict.
Mais la clé qui correspond à l'optimiseur et qui est optimiseur.
Nous ne faisons donc que remplacer une date par Mizer.
Nous y voilà.
Ici, nous mettons à jour les poids de la.
Et ici nous mettons à jour les paramètres de l'optimiseur.
Parfait et pour finir, nous pouvons imprimer un peu comme ça.
Et enfin, il suffit de spécifier ce qui se passe si cette condition n'est pas respectée.
C’est-à-dire que s’il n’ya pas beaucoup d’essais en Pythia et que nous devons donc ajouter un élément autre que Colin et Cindy, nous allons simplement
dire qu’il n’existe aucun fichier de ce type.
Portons l'âge de la PTA.
Nous allons donc simplement imprimer quelque chose du type No check point out et trois petits mots si vous le souhaitez.
D'accord.
Et cela nous donne une fonction de charge fonctionnelle et surtout fonctionnelle.
Avez-vous été en cours et félicitez-vous énormément parce que notre intelligence artificielle est prête, vous pouvez probablement l'entendre au son de ma voix et
je suis très excité parce que le moment est venu pour la démonstration
Nous venons de créer un cerveau et nous allons le mettre dans la voiture et nous verrons comment il est assez intelligent
pour faire ces allers-retours entre l'aéroport et le centre-ville, où que se trouve la route.
J'ai donc hâte de vous montrer la démo.
Cela va être dans la prochaine section.
Et jusque là je