こんにちは、このチュートリアルを歓迎します。
さて、今日、私たちは、車の脳を救うことになるので、アプリケーションを終了するたびに使用できるように、節約またはモデル化する機能を作ります。
保存機能のおかげで、モデルを保存することができます。
その後、アプリケーションを終了し、アプリケーションに戻ったときには、それ以降のロード機能である別の関数に移動します。このモデルは、訓練されたモデルの最新バージョンをロードして、非常に実用的なものになります。これらの2つの機能を同じ機能とロード機能にします。
だから、このチュートリアルの同じ機能から始めましょう。
それでは、ここで新しいデフが来て、次にそれが自己になるという1つの議論をとるつもりです。
その理由は、私たちが言うことは、ここではモデル全体ではなく、神経ネットワークSelldorfモデルとそれを最適化するオプティマイザ・セルであるということです。なぜなら、保存したいものは、最後の繰り返しで日付が付けられたばかりの私たちが保存したものを後で再利用したいときはいつでも、私たちは既に訓練された体重を使って行動することを望んでいました。
だから、この最後のバージョンのウェイトを取る必要があります。
また、オプティマイザの最後のバージョンは、これらのウェイトに接続されているため、使用する必要があります。
だからこれをやりましょう。
私たちは細胞を持っているので、そのモデルをオプティマイザで利用することができ、これらの2つのオブジェクトをPython辞書に保存し、これら2つのオブジェクトを保存します。
我々は、トーチモジュールから同じ機能を使用するつもりです。
だからここではtorcheを使って始めています。そして、括弧の中にその辞書括弧を辞書に入れようとしています。
Bisonはあなたの識別子である鍵を持っているように動作します。
それはユニークです
そしてそれぞれのために、あなたはそのキーに到達したい価値があります。
つまり、一意の識別子からこれらの識別子を取得する値へのマッピング関数のようなものです。
あなたが簡単な辞書の本をうまく取れば、キーは単語になり、値は単語の定義になります。
ここでは、保存したい最初のオブジェクトのキーとなるキーをサブモデルモデルと1秒前の2つのキーにします。
もう1つのことは、オプティマイザの自己であり、最初のキーから始めましょうということです。
だから私たちはそのキーに名前を付ける必要がありました。私はスコアディクテーションでそれをstateと呼ぶつもりです。なぜなら、彼らは辞書にモデルを保存するためにdictという関数を使うことになるからです。
最初のキーに属性を付ける値を与えるのが最初のキーです。
あなたが見ることができるように、ここで私はちょっと詐欺を加えました。ここで、私が言いたいオブジェクトをオブジェクトに追加します。
だから私が言う最初のオブジェクトは自己モデルなので、私たちはこの自己を明日までコピーして、それを最初のキーセルの値として貼り付けることができます。
今度はその状態をdictに追加します。
さあ。
最初の1つ。
かっこを追加すると、モデルのパラメータが保存されます。
この最初のキー状態では、
そして今、オプティマイザを考えてみましょう。
そこで、辞書に2番目のキーを追加し、これを行うにはカンマを使用します。
次にenterを押すと、2番目のキーが表示されます。
それで2番目の鍵我々はそれを呼ぶつもりです。
さて、オプティマイザと呼ぶことができますし、コールしてから、保存したいオブジェクトの名前を追加するだけです。
それは自己です。
それがオプティマイザです。
そこで、ここでオプティマイザを追加します。
そして、再びこのオプティマイザのパラメータを設定するために、ここで再びその状態になります。
そして、我々はすべての体重を節約してモデルを保存し、オプティマイザが完璧に保存した後、これをすべてファイルに保存し、これを行うために、保存関数に2番目の引数を追加しますこのファイルの名前で、私たちのオプティマイザ・セットにモデルを入れたいとします。
だから私はこの最初のモジュールの自己運転車の最初のセクションで簡単なデモを行う必要があります覚えている。
あなたはそれが私たちがちょうどいくつかのランダムな行動をしたデモであることを知っています。
それで、それはまだ自家用車ではありませんでしたが、私はモデルを保存するために保存ボタンをクリックしたことを覚えています。これはあなたの電子メールの同じバージョンを含むファイルであるPCHが見つけた最後の脳を作成しました。
だから、ここでは、あなたの道徳的なオプティマイザがこの作成されたファイルに保存されるように、年齢の下の最後のアンダースコアの脳をここに追加します。
あなたはまだそれを持っていないようにそのページを持っていきましょう。
しかし、あなたのモデルをアプリケーションに書いてすぐに、このファイルは私たちが追加したこのコードのおかげで作成されます。
大丈夫。
そして今、完璧です。
モデルを保存する安全な機能を備えています。実際に車の脳である新しいネットワークの重みとオプティマイザを保存して車の頭脳を保存するので、完璧なので、左に作成する機能は1つだけです。
これはロード関数であり、同じ関数がロード関数なしでは決して動かないためです。
いいえ、あなたのモデルを保存する目的はありません。
後であなたが言うことを読み込めない場合。
これはエキサイティングなデモの前の私たちの旅の最後のステップであり、私たちはこのスラットの機能を作っていきます。
最後の2つのトヨタセクションで、この次のチュートリアルでお会いしましょう。
それまではAIをお楽しみください。