こんにちは、このセクションの最後のチュートリアルを歓迎します。このD2の最後の機能は、同じ機能の後に自然に来るロード機能になるクラスです。
モデルを保存した後、アプリケーションに戻るたびにモデルをロードできるように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defを作成してからロードします。
クラス関数を再びloadと呼びます。このロード関数は引数として自分自身をとります。そして、あなたはおそらくこの自己がどこにあるかを推測して、同じ関数に保存されたものを正確にロードします。
それで、私たちは自分の直接の挨拶をします。
もちろん、そのオプティマイザを解決してください。
したがって、自己修復はモデルとオプティマイザのためになります。
だからCullinそして今はモデルを遅くしましょう。
だから、Dymoは最後に色づけされたphファイルに入っているので、このファイルが存在することを確認したいので、これをまず開始します。
このファイルが存在することを確認するIF条件を作成し、存在する場合は、この最後の印刷PDAにある辞書にあるものを読み込みます。
だから私たちは、PVHが見つけたこの最後の脳につながるオペレーティングシステムと経路をとることになるでしょう。
そのパスは、作業ディレクトリフォルダにつながるパスです。
だから、私の人工知能よりも速いこのデスクトップは、フォルダーであり、それからモデル1の自己運転車とモジュール1の自己運転車フォルダーがあります。ここには、最後に見つかったプリントがあります。
そして、これをファイルファイルに追加します。
それは関数なのです。
だから私はかっこをいくつか追加します。
そして、括弧の中には、最後の脳のde
thであるモデルを含むファイルのファイル名の名前を入力するつもりです。
だから我々は引用符でそれを入れなければならない。
そして、私は最後の脳に入っていますので、最後の脳にファイルがあります。このファイルは、その年齢の友人のファイルが存在していない場合はtrueになり、存在しない場合は落ちます。レンダリングする。
さて、作業ディレクトリフォルダーを次に行こう。
その場合にはどうなるでしょう。
その場合、このファイルが存在する場合。
まず最初に、道案内を読み込んでいることを知っていることを伝えるために何かを印刷します。たとえば小さな矢印を言うと、3つの小さな点でチェックポイントを読み込むことができます。
大丈夫。
明日のロード中です。
そしてもちろん、モデルをロードします。
道徳的なやりとりとオプティマイザと私たちは、ロードしたものを私がチェックポイントの等価と呼ぶ予定に入れようとしています。そして、それはロード関数を使って同じ関数に保存されたものをロードするところです。
もちろん、これはトーチ・ライブラリーからトーチ・ドットまでの関数です。スロー関数の名前は単純にその括弧で、括弧の中には何を入力する必要がありますか？
あとは保存された明日が入っているファイルを入力する必要があり、最適化された最適化オプティマイザが保存されているので、最後にドットを消すファイルの名前を入力するだけです。
そのBGHを持ってきて、このファイルが存在するという条件でのみこのファイルを読み込みます。
だからこそ、この条件をここで呼ぶ必要がありました。
これで、モデルとオプティマイザをロードしました。
さて、私たちがやることは、モデルとオプティマイザを別々に更新することです。なぜなら実際には、オプティマイザのウェイトとパラメータをロードしたパラメータをロードしたからです。
今私たちがする必要があるのは、この1つのセルブロックモデルである既存のモデルを更新することです。既存のオプティマイザは、この最後のBrenderにあるウェイトを持つパラメータでオプティマイザを解決します。
だから、これらの2つを別々に更新するだけで済みます。これを行うには、拷問モジュールのメソッドを使用します。
したがって、継承が存在するので、Load
state dictと呼ばれるこのメソッドを使用することができ、遅い静的メソッドは、モデルとオプティマイザのすべてのパラメータを日付にすることができます。
それでは、まずはモデルを更新してみましょう。
そこで、自己学習モデルは、トーチモジュールの方法を継承して負荷状態推定法を使用するので、自己学習モデルであるモデルを採用します。
それが私たちが継承から取っている方法です。
そしてこのメ​​ソッドのおかげで、私たちはすべての方法であるモデルのすべてのパラメータを更新するつもりです。
そして、私たちがこの状態に置く必要があるのは、私たちのチェックポイントです。
これはロード機能の結果です。
したがって、チェックポイントは角カッコで囲まれているので、モデルに対応するキーの名前をサブモデルモデルの州の日付に対応させて入力する必要があります。
それが状態です。
したがって、チェックポイントと括弧では、引用符でアンダースコアのチケットを入力し、このコード行がモデルを更新します。
これはあなたのモデルのパラメータを待つツールです。
そして今、オプティマイザで同じことをする必要があります。
そして、それはほぼ同じになるでしょう。
だから私はこの行を下に貼り付けてコピーします。
そして、今回は明日ではなく、オプティマイザであるオプティマイザの最新の日付になります。
次に、トーチモジュールメソッドから継承した状態Dickメソッドをロードするために使用し、この関数を状態dictのチェックポイントに適用します。
しかし、オプティマイザに対応するキーはオプティマイザです。
ここではMizerまで日付を置き換えます。
そこに行く。
ここでは、体重を更新します。
ここでは、オプティマイザのパラメータを更新します。
完璧な、そしてちょうど私達はそれのような少しを印刷することができます終了する。
そして最後に、この条件が尊重されないと何が起こるかを指定するだけです。
つまり、Pythiaの試行があまりなく、ColinとCindy以外のものを追加する必要がある場合は、そのようなファイルがないと言うだけです。
PTAの年齢を持っていこう。
だから、私たちはちょうどNo check point outとあなたが望むならば3つの小さなものを印刷するつもりです。
大丈夫。
そして、それは私たちに機能的な負荷機能をもたらし、主に機能的です。
私たちの人工知能があなたの声の音で聞くことができるようになり、デモが始まる時が来てとても興奮しています。
私たちは脳を作り、この脳を車に乗せて、道路がどこにあっても、空港とダウンタウンの間のこれらの往復をするのに十分な賢さを見ていきます。
だから私はあなたにデモを見るのを待つことができません。
これについては次のセクションで説明します。
そしてそれまで。