‫โอเค ทุกคน ฉันหวังว่าคุณจะตื่นเต้นเหมือนฉัน
‫ทำไม
‫ก็เพราะว่าเราอยู่บนบ้าน
‫เราอยู่ในอันดับที่หก บันทึกและโหลดโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรม
‫ดังนั้นเราจึงได้ผ่านขั้นตอนเหล่านี้ทั้งหมดที่นี่
‫เราได้เห็นวิธีปรับปรุงโมเดลของเราด้วยการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์
‫และสมมติว่าเราอยู่ในจุดที่เราปรับปรุงแบบจำลองของเราจนถึงจุดที่เรายินดีที่จะแบ่งปันกับเพื่อนร่วมงานของเราหรืออะไรทำนองนั้น
‫หรือส่งออกและบันทึกและใส่ไว้ใน แอปพลิเคชันของเราเพื่อให้ลูกค้าของเราอาจต้องการใช้
‫อาจต้องการเข้าถึงการคาดคะเน
‫บางอย่างในแนวนั้น เราต้องการนำแบบจำลองของเราที่เราฝึกมา
‫เราได้ผลลัพธ์เหล่านี้แล้ว ส่งออกเป็นไฟล์ และเพื่อให้เราสามารถนำเข้าและใช้งานที่อื่นได้ แทนที่จะอยู่ภายใน
‫Jupyter Notebook ของเรา
‫เรามาสร้างหัวเรื่องหกกัน
‫การบันทึกและโหลดโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ผ่านการฝึกอบรม
‫สวยงาม.
‫และมีสองวิธีที่เราทำได้
‫ดังนั้นสองวิธีในการบันทึกและโหลดโมเดลการเรียนรู้ของห่วงโซ่
‫อย่างแรกที่เราจะพูดถึงก็คือ Pickle Module ของ Python
‫และอันที่สองคือโมดูล Job Lib
‫ลองมาดูกันว่าเราจะทำอย่างไรกับ Pickle
‫อย่างแรกเลยคือการนำเข้าของดอง
‫แล้ว.
‫และหากคุณสงสัยว่าของดองคืออะไร คุณก็เลือก Python pickle ได้เช่นเคย
‫หากเราไม่แน่ใจว่าคืออะไร เราสามารถค้นหาได้
‫ดังนั้นการทำให้เป็นอนุกรมของวัตถุ Python
‫ดังนั้น หากคุณอ่านข้อความนี้ โมดูล pickle จะใช้โปรโตคอลไบนารีสำหรับการทำให้เป็นอนุกรมและกระจายอำนาจโครงสร้างอ็อบเจ็กต์
‫Python
‫ในกรณีของเรา หากคุณสงสัยว่าโครงสร้างอ็อบเจ็กต์ Python คืออะไร ในกรณีของเรา อ็อบเจ็กต์
‫python คือโมเดลของเรา
‫ตัวอย่างเช่น หากเราต้องการพูดว่า ตัวแยกประเภทชีส สมมติว่าเราพอใจกับโมเดลพารามิเตอร์การค้นหาแบบกริดมากที่สุด
‫ตัวแยกประเภทฟอเรสต์แบบสุ่มที่เราฝึกด้วยการค้นหาแบบกริด
‫ถ้าเราต้องการส่งออกสิ่งนี้ นี่คือวัตถุ Python ของเรา และนั่นคือสิ่งที่ pickle สามารถช่วยเราได้
‫มาทำกัน
‫สมมติว่าเราจะส่งออกตัวตนของเราได้อย่างไร ซึ่งเป็นอ็อบเจ็กต์หลามไปยังไฟล์ดอง
‫ดังนั้นบันทึกที่มีอยู่
‫โมเดลสำหรับไฟล์
‫ได้โปรด
‫ในการทำเช่นนั้น เราจะใช้แตงกวาดอง
‫เราจะส่งต่อวัตถุที่เราต้องการจะบันทึกในกรณีของเรา
‫CLF ตัวแยกประเภทการค้นหาในตาราง จากนั้นคุณสามารถตั้งชื่อมันได้ที่นี่
‫เราจึงต้องใช้ฟังก์ชันเปิด
‫ฟังก์ชั่นเปิดของ python สำหรับจัดการกับอินพุตและเอาต์พุตของไฟล์
‫และในกรณีของเรา เราจะไปเป็นแบบสุ่มฟอเรสต์ 1
‫ตอนนี้คุณสามารถสร้างสรรค์ได้เท่าที่คุณต้องการด้วยชื่อเหล่านี้
‫อาจมีระบบการตั้งชื่อบางอย่างที่คุณตัดสินใจกับทีมของคุณหรืออะไรทำนองนั้น
‫นั่นคือสิ่งที่คุณใช้สำหรับโมเดลของคุณ
‫แต่ในกรณีของเรา ฉันเพิ่งทำบางสิ่งที่ดีและเรียบง่ายไปแล้ว และ Dot Pkl ย่อมาจาก Pickle File และเราก็ผ่านเช่นกันเพราะเรากำลังเขียนไฟล์
‫เราส่งพารามิเตอร์ WB สำหรับไบนารีที่ถูกต้อง ดังนั้นหากเรากด shift และ enter
‫สวยงาม.
‫นี้จะประหยัด
‫โมเดลการค้นหากริดของ Owl ที่มีชื่อไฟล์นี้ไปยังไดเร็กทอรีการทำงานปัจจุบันของเรา
‫ถ้าเราขึ้นไปที่นี่ ถ้าเราไป บังเอิญ สุ่ม
‫เรามีการสุ่มสองครั้งในนั้น ดังนั้น สุ่มป่าสุ่ม geez
‫นี่คือป่าสุ่มสุ่ม สุ่มหนึ่ง k pkl
‫และคุณจะเห็นว่ามีไฟล์โมเดลอื่นๆ ที่นี่
‫ดังนั้น Dot PCO นี่คือสิ่งที่ฉันเคยลองมาก่อน และนี่ก็เป็นอีกอันที่เราสร้างขึ้นตั้งแต่เริ่มต้น
‫ซึ่งเรากำลังดูเวิร์กโฟลว์พลังจิต
‫และตอนนี้ ถ้าคุณส่งออกโมเดลเหล่านี้บางส่วน คุณอาจต้องการใส่ไว้ในเหมือนไฟล์โมเดล
‫เหมือนเราได้ข้อมูลของเราในไฟล์ข้อมูล
‫นี่เป็นเพียงวิธีหนึ่งในการจัดระเบียบไดเร็กทอรี แต่คุณสามารถเห็นไดเร็กทอรีที่เราเพิ่งบันทึกไว้ที่นี่
‫วินาทีที่แล้ว
‫ทีนี้ถ้าเรากลับมาเราจะโหลดมันเข้าไปได้อย่างไร?
‫เราทำกับ Pickle ได้เช่นกัน
‫ดังนั้นโหลดแบบจำลองที่บันทึกไว้
‫ดังนั้นเราจะไปโหลดโมเดลของดอง เท่ากับโหลดของดอง
‫ข้อได้เปรียบที่นี่คือเนื่องจากเราได้บันทึกโมเดลลงในไฟล์ pickle และเนื่องจากมันถูกเก็บไว้ในไดเร็กทอรีของเราที่นี่
‫คือผู้ที่ต้องการใช้โมเดลของเราไม่จำเป็นต้องผ่านขั้นตอนการฝึกอบรมทั้งหมดที่เรา ได้ทำข้างต้น
‫พวกเขาสามารถเข้าถึงโมเดลและคาดการณ์ได้ด้วยการโหลดโมเดลเข้ามา
‫เราสามารถคัดลอกชื่อไฟล์นี้ได้ที่นี่ แต่เราจะพิมพ์ลงในแท็บของ GE
‫เราใช้แท็บเติมข้อความอัตโนมัติสำหรับสิ่งนั้น และตอนนี้เนื่องจากเรากำลังอ่านในไฟล์ เราจึงส่งผ่านพารามิเตอร์
‫RB สำหรับการอ่านไบนารี
‫มหัศจรรย์.
‫นั่นคือโหลดในแบบจำลองการบันทึกของเรา
‫วิธีตรวจสอบคือเราสามารถคาดการณ์ได้
‫ดังนั้นเพื่อดูว่าโมเดลนี้ ถ้ามันใช้งานได้จริง ถ้าเราบันทึกมันและเราสามารถใช้แบบจำลองนี้ในการทำนาย
‫เราก็อยู่ในตำแหน่งที่ดี
‫เราต้องการทำแบบจำลองดองแบบโหลดตอนนี้ คล้ายกับที่เราเคยทำนายไว้ก่อนหน้านี้ด้วยตัวเราเอง เราจะเรียกใช้บรรทัดเดียวกันนี้ที่นี่
‫แต่ทำการคาดคะเนด้วยของเรา
‫แบบจำลองดองทำนายในชุดข้อมูลการทดสอบ
‫มหัศจรรย์.
‫จากนั้นเราจะเรียกฟังก์ชันการประเมินของ Fred และเปรียบเทียบฉลากทดสอบกับ Pickle y Preds
‫เราได้อะไรที่นี่?
‫พบตัวแปรอินพุตที่มีจำนวนตัวอย่างไม่สอดคล้องกัน
‫อืม.
‫ฉันรู้ว่าเราทำอะไรลงไป
‫เรามีข้อมูลไม่ตรงกันที่นี่
‫สิ่งที่เราต้องทำ
‫คือ.
‫ฉันเชื่อว่าถ้าเราเพียงแค่แสดงความคิดเห็นในบรรทัดนี้และสร้างใหม่ เราต้องสร้างตัวอย่างรถไฟและการทดสอบแยกใหม่
‫นั่นคือสิ่งที่เราต้องทำ
‫บางทีฉันจะใส่ความคิดเห็นในบรรทัดเหล่านี้ชั่วคราวและเรียกใช้เซลล์นี้
‫กลับมาลงที่นี่
‫เราโหลดมาผิดที่นี่ฉันเชื่อและอาจผิด
‫การเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญคือการทดสอบ X ของเราได้รับการสร้างอินสแตนซ์ไว้ที่ใดที่หนึ่งด้านบน และเราต้องสร้างอินสแตนซ์ใหม่เพื่อให้ถูกรีเซ็ตกลับเป็นรูปร่างที่ถูกต้อง
‫และวิธีที่เราสามารถรู้ได้ว่าสิ่งนี้ได้ผ่านอย่างถูกต้องคือถ้าเราเปรียบเทียบ
‫ดังนั้นหากเราเปรียบเทียบการคาดคะเนโน๊ต GPRS ดั้งเดิมของเรา ดังนั้นค่าเหล่านี้ที่นี่ หากเราคัดลอกสิ่งเหล่านี้ สิ่งเหล่านี้คือตัวชี้วัดตัวแยกประเภทการค้นหาแบบกริดดั้งเดิม
‫มาดูกันเลย
‫นี่คือเมตริกของโมเดลที่โหลดของเรา
‫ความแม่นยำ 78. 69.
‫ความแม่นยำเท่ากัน 0 74, การเรียกคืนเดียวกัน 0. 82 เท่ากัน และ F หนึ่งคะแนน 0 78.
‫เหมือนกันเลย
‫นั่นหมายถึงการนำเข้าของเรา การประหยัดของเรา โมเดลของเรา และการนำเข้าอีกครั้ง
‫ดังนั้นการโหลดเข้าจึงทำงานได้อย่างถูกต้อง
‫และอีกครั้ง ชื่อเหล่านี้ที่นี่ คุณสามารถเปลี่ยนเป็นอะไรก็ได้ที่คุณชอบ
‫เช่นเดียวกับชื่อตัวแปรที่โหลด
‫แต่นี่เป็นเพียงตัวอย่างสั้นๆ ของวิธีที่คุณสามารถใช้ Pickle เพื่อบันทึกโมเดลของคุณไปยังไฟล์อย่างรวดเร็ว
‫จากนั้นโหลดกลับเข้าไปใหม่ในภายหลัง หากจำเป็น จากนั้นจึงทำการคาดคะเนโดยใช้โมเดลที่โหลดแบบเดียวกันซึ่งได้รับข้อมูลที่แน่นอน
‫ผลลัพธ์เช่นเดียวกับแบบจำลองที่เราบันทึกไว้ในตอนแรก
‫ในวิดีโอหน้า เราจะมาดูกันว่าเราจะทำแบบเดียวกันได้อย่างไร ยกเว้นคราวนี้โดยใช้ job lib