WEBVTT 00:00.520 --> 00:05.830 Bună ziua și bun venit la tutorialul final al secțiunii vom face ultima funcție a 00:06.180 --> 00:12.510 acestui D2 în clasă, care va fi, desigur, funcția de sarcină care vine în mod natural după aceeași funcție. 00:12.580 --> 00:17.450 Vă salvați modelul și apoi doriți să îl încărcați ori de câte ori reveniți la aplicație. 00:17.500 --> 00:18.940 Deci, să facem asta. 00:18.940 --> 00:22.420 O să facem o încărcare. 00:22.480 --> 00:29.230 Noi numim sarcina de clasă sarcină din nou această funcție de încărcare va lua ca argumente de sine și, probabil, ghici unde acest 00:29.230 --> 00:35.210 auto va fi pentru că va fi exact pentru a încărca ceea ce a fost salvat în aceeași funcție. 00:35.230 --> 00:37.170 Așa că vom lua mâine de auto-direcție. 00:37.210 --> 00:39.310 Și, bineînțeles, rezolvați optimizatorul. 00:39.550 --> 00:42.620 Deci auto-vindecarea va fi pentru model și optimizator. 00:43.030 --> 00:46.530 Deci, atunci Cullin Și acum să încetinim modelul. 00:46.900 --> 00:53.350 Deoarece Dymo este în ultimul fișier ph, dorim să ne asigurăm că există acest fișier și de aceea vom 00:53.350 --> 00:54.620 începe cu asta. 00:54.690 --> 01:00.520 Vom face o condiție IF pentru a vă asigura că acest fișier există și dacă există, vom încărca 01:00.790 --> 01:05.160 ceea ce avem în dicționarul care se află în acest ultim PDA tipărit. 01:05.500 --> 01:13.430 Așadar, începem cu un an dacă vom lua sistemul nostru de operare și calea care duce la acest ultim creier pe 01:13.450 --> 01:14.980 care PVH la găsit. 01:15.160 --> 01:19.730 Deci, această cale este exact calea care duce la dosarul directorului de lucru. 01:19.810 --> 01:26.530 Deci, în măsura în care mă îngrijorează că este acest desktop rapid decât inteligența mea artificială, este un dosar, apoi modelul unei 01:26.530 --> 01:32.080 mașini cu autovehicul și apoi modulul un singur director de autovehicule de conducere este acest dosar aici cu 01:32.080 --> 01:33.970 ultima imprimare pe care ați găsit-o. 01:34.210 --> 01:39.570 Și apoi vom adăuga la ceea ce este un dosar de fișiere. 01:39.850 --> 01:40.990 Deci asta este o funcție. 01:41.080 --> 01:42.700 Așa că am să adaug câteva paranteze. 01:42.850 --> 01:48.040 Și în interiorul parantezei voi introduce numele fișierului de fișier care conține 01:48.040 --> 01:50.810 modelul care este ultima creier de-th. 01:50.890 --> 01:53.660 Așa că trebuie să punem în citate. 01:53.860 --> 02:04.000 Așa că intru în ultimul creier, așa că este și ultimul creier că pagina se va întoarce adevărat dacă fișierul prieten al 02:04.000 --> 02:10.750 acelei vârste există și cade dacă nu există și, prin urmare, această condiție dacă 02:10.990 --> 02:13.410 înseamnă că avem ultimul face. 02:13.630 --> 02:18.110 Ei bine, acum folder de director de lucru, apoi să mergem. 02:18.110 --> 02:19.900 Ce se va întâmpla în cazul ăsta. 02:19.900 --> 02:22.470 În acest caz, dacă acest fișier există. 02:22.660 --> 02:28.150 Ei bine, mai întâi vom imprima ceva pentru a spune că știi că 02:28.150 --> 02:35.900 încărcăm moralul, de exemplu, poți spune o săgeată mică și apoi încărcați punctele de control cu ​​trei puncte mici. 02:35.980 --> 02:36.320 In regula. 02:36.340 --> 02:38.350 Doar să spun că ne încarcăm mâine. 02:38.620 --> 02:41.050 Și, bineînțeles, vom încărca modelul. 02:41.080 --> 02:46.690 Deci, moralul și optimizatorul și vom pune ceea ce vom încărca într-o voință pe care o 02:46.840 --> 02:54.040 voi chema punctul de control egal și acolo vom folosi funcția de încărcare pentru a încărca ceea ce a fost salvat în 02:54.040 --> 02:54.920 aceeași funcție. 02:55.150 --> 03:02.530 Deci, bineînțeles, aceasta este o funcție de la biblioteca lanterna la punctul de torță și numele funcției Sloat este pur 03:02.530 --> 03:08.990 și simplu paranteza și în interiorul parantezei în funcție de ceea ce avem nevoie pentru a introduce. 03:09.190 --> 03:15.340 Ei bine, pur și simplu, trebuie să introduceți fișierul care conține mâine salvat 03:15.370 --> 03:24.150 și salvat optimizarea optimizatorului, astfel încât pur și simplu trebuie să puneți numele fișierului care este ultima aduce dot de-th. 03:24.390 --> 03:30.300 Să aducem acel BGH și vom încărca acest fișier numai în condiția existenței acestui fișier. 03:30.300 --> 03:33.040 De aceea a trebuit să numim această condiție aici. 03:33.860 --> 03:36.590 Așa că acum am încărcat modelul și optimizatorul. 03:36.690 --> 03:43.520 Ei bine, ceea ce vom face este să actualizăm separat modelul și optimizatorul, deoarece de 03:43.530 --> 03:48.080 fapt am încărcat parametrii încărcați greutățile și parametrii optimizatorului. 03:48.160 --> 03:56.490 Așadar, acum trebuie să actualizăm modelul nostru existent, care este acest model cu celulă 03:56.550 --> 04:04.890 de bloc și optimizatorul nostru existent a rezolvat optimizatorul cu parametrii cu greutățile din ultimul Brender. 04:05.150 --> 04:10.680 Deci, pur și simplu, trebuie să facem ca aceste două să fie actualizate separat și, pentru a face acest lucru, vom folosi o 04:10.680 --> 04:11.980 metodă din modulele de tortură. 04:12.150 --> 04:17.970 Deci, va fi moștenire care ne va permite să folosim această metodă care se numește Dict 04:17.970 --> 04:25.500 de încărcare de stare și metoda statică încetinită ne va permite să dăm date tuturor parametrilor modelului nostru și optimizatorului nostru. 04:25.500 --> 04:28.710 Hai să facem acest lucru și să începem prin actualizarea modelelor noastre. 04:28.710 --> 04:35.820 Așa că luăm modelul nostru, care este modelul auto-predat, deoarece modelul autodidact moștenit de la metodele modulului 04:35.820 --> 04:40.530 torță pentru a folosi metoda dict de stare de încărcare. 04:40.650 --> 04:43.190 Deci asta este metoda pe care o luăm din moștenire. 04:43.380 --> 04:48.490 Și datorită acestei metode, vom actualiza toți parametrii modelului, care sunt tot drumul. 04:48.810 --> 04:54.120 Deci, ceea ce trebuie să punem în această metodă Dick este punctul nostru de control foarte bine. 04:54.180 --> 04:56.210 Acesta este rezultatul funcției de încărcare. 04:56.290 --> 05:04.080 Deci, punctele de control, apoi paranteze și acum trebuie să introduceți numele cheii care corespunde modelului nostru, 05:04.470 --> 05:07.270 care corespunde datei modelului de submodulare. 05:07.560 --> 05:09.490 Și asta e statul. 05:09.800 --> 05:17.970 Deci, în punctele de control și parantezele pe care le introducem în statele cotate subliniază biletele și această linie de cod 05:18.210 --> 05:20.170 vă va actualiza modelul. 05:20.220 --> 05:23.440 Acesta este un instrument care așteaptă parametrii modelului dvs. 05:23.580 --> 05:26.330 Și acum trebuie să facem același lucru pentru optimizator. 05:26.520 --> 05:28.380 Și asta va fi aproape la fel. 05:28.470 --> 05:33.290 Așa că am să copiez această linie lipită mai jos. 05:33.420 --> 05:40.620 Și de data aceasta nu ne vom întâlni mâine, ci optimizatorul optimizator. 05:40.650 --> 05:47.730 Apoi, din nou, vom folosi pentru a încărca metoda Dick de stat care moștenește din metodele modulului torță și vom 05:47.730 --> 05:52.020 aplica această funcție la punctul de control al dictatului de stat. 05:52.170 --> 05:56.970 Dar cheia care corespunde optimizatorului și care este optimizator. 05:57.150 --> 06:02.260 Deci, aici înlocuim o dată până la Mizer. 06:02.280 --> 06:03.180 Vom merge acolo. 06:03.180 --> 06:04.880 Aici actualizăm greutățile. 06:04.920 --> 06:07.600 Și aici actualizăm parametrii optimizatorului. 06:08.340 --> 06:15.870 Perfect și apoi doar pentru a termina putem imprima un pic făcut așa. 06:15.870 --> 06:21.510 În cele din urmă, trebuie doar să specificăm ce se întâmplă dacă această condiție nu este respectată. 06:21.570 --> 06:29.670 Dacă nu există multe procese Pythia și așa trebuie doar să adăugăm altceva decât Colin și Cindy, vom spune că 06:29.700 --> 06:32.630 nu există un astfel de dosar. 06:32.640 --> 06:34.110 Să aducem vârsta PTA. 06:34.200 --> 06:44.350 Deci, vom imprima ceva de genul Nici un punct de control și trei puțin dacă doriți. 06:44.360 --> 06:45.180 In regula. 06:45.230 --> 06:50.500 Și asta ne oferă o funcție funcțională de încărcare și cea mai mare parte funcțională. 06:50.540 --> 06:57.890 Ați făcut-o în clasă și acum felicitări uriașe pentru că inteligența noastră artificială este gata, probabil că puteți auzi de sunetul 06:57.890 --> 07:02.230 vocii mele și sunt foarte emoționat, deoarece acum este timpul pentru demo. 07:02.330 --> 07:08.510 Tocmai am făcut un creier și vom pune acest creier în mașină și vom vedea cum este suficient de 07:08.840 --> 07:13.440 inteligent să facă aceste călătorii rotunde între aeroport și centrul orașului, oriunde este drumul. 07:13.520 --> 07:15.310 Așa că nu pot să aștept să vă arăt demo-ul. 07:15.410 --> 07:17.430 Aceasta va fi în secțiunea următoare. 07:17.510 --> 07:19.100 Și până atunci.