‫Được rồi, mọi người, tôi hy vọng các bạn cũng hào hứng như tôi.
‫Tại sao?
‫Chà, bởi vì chúng ta đang ở nhà dân.
‫Chúng tôi lên đến số sáu, lưu và tải một mô hình được đào tạo.
‫Vì vậy, chúng tôi đã đi qua tất cả các bước ở đây.
‫Chúng tôi đã thấy cách cải thiện các mô hình của mình với tính năng siêu điều chỉnh thông số.
‫Và giả sử chúng ta đang ở một thời điểm mà chúng ta đã cải thiện mô hình của mình đến mức chúng ta vui
‫lòng chia sẻ điều đó với một trong những đồng nghiệp của mình hoặc điều gì đó tương tự, hoặc xuất nó và lưu nó và đưa
‫nó vào một trong những ứng dụng của chúng tôi để khách hàng của chúng tôi có thể muốn sử dụng nó, có thể muốn truy cập các dự đoán của nó.
‫Về cơ bản, có điều gì đó dọc theo những dòng đó, chúng tôi muốn lấy mô hình của chúng tôi mà chúng tôi đã đào tạo.
‫Chúng tôi đã có những kết quả này, hãy xuất nó thành tệp và để chúng tôi có thể nhập nó và sử dụng nó ở một nơi khác thay
‫vì chỉ có trong Máy tính xách tay Jupyter của chúng tôi.
‫Vì vậy, hãy tạo một tiêu đề sáu.
‫Lưu và tải các mô hình học máy được đào tạo.
‫Xinh đẹp.
‫Và có hai cách chúng ta có thể làm điều này.
‫Vì vậy, hai cách để lưu và tải mô hình học chuỗi.
‫Đầu tiên chúng ta sẽ đề cập đến là với Mô-đun Pickle của Python.
‫Và cái thứ hai là với mô-đun Job Lib.
‫Vì vậy, hãy kiểm tra cách chúng tôi có thể làm điều đó với Pickle.
‫Vì vậy, việc đầu tiên là nhập dưa muối.
‫Và sau đó.
‫Và nếu bạn đang tự hỏi dưa chua là gì, bạn có thể sử dụng món dưa muối Python, như mọi khi.
‫Nếu chúng tôi không chắc chắn điều gì đó là gì, chúng tôi có thể tìm kiếm nó.
‫Vì vậy, tuần tự hóa đối tượng Python.
‫Vì vậy, nếu bạn đọc điều này, mô-đun pickle thực hiện các giao thức nhị phân để tuần tự hóa và phân
‫cấp cấu trúc đối tượng Python.
‫Trong trường hợp của chúng tôi, nếu bạn đang tự hỏi cấu trúc đối tượng Python là gì, trong trường hợp của chúng tôi, đối tượng
‫python là mô hình của chúng tôi.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi muốn nói, chẳng hạn như trình phân loại pho mát, thì hãy nói rằng chúng tôi hài lòng nhất với mô hình tham số tìm
‫kiếm lưới của mình.
‫Vì vậy, bộ phân loại rừng ngẫu nhiên mà chúng tôi đã đào tạo với tìm kiếm lưới.
‫Nếu chúng tôi muốn xuất điều đó, thì đây là đối tượng Python của chúng tôi và đó là những gì dưa chua có thể giúp chúng tôi làm.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm điều đó.
‫Hãy giả sử một ví dụ về cách chúng ta có thể xuất bản thân của mình, đó là một đối tượng python sang tệp dưa chua.
‫Vì vậy, lưu một hiện có.
‫Mô hình để tập tin.
‫Vâng, làm ơn.
‫Và để làm như vậy, chúng ta sẽ sử dụng bãi ngâm dưa chua.
‫Chúng tôi sẽ chuyển nó đối tượng mà chúng tôi muốn lưu trong trường hợp của chúng tôi.
‫CLF Bộ phân loại đã tìm kiếm lưới của chúng tôi và sau đó bạn có thể đặt tên cho nó ở đây.
‫Vì vậy, chúng ta cần sử dụng chức năng mở.
‫Vì vậy, chức năng mở của python để xử lý đầu vào và đầu ra của tệp.
‫Và trong trường hợp của chúng tôi, chúng tôi sẽ đi như một mô hình rừng ngẫu nhiên.
‫Giờ đây, bạn có thể thỏa sức sáng tạo với những cái tên này.
‫Có thể có một số danh pháp mà bạn quyết định với nhóm của mình hoặc tương tự như vậy.
‫Đó là những gì bạn sử dụng cho các mô hình của mình.
‫Nhưng trong trường hợp của chúng tôi, tôi đã làm một cái gì đó đẹp và đơn giản và Dot Pkl là viết tắt của Pickle
‫File và chúng tôi cũng vượt qua vì chúng tôi đang viết một tệp, chúng tôi chuyển tham số WB cho quyền nhị phân, vì vậy nếu chúng tôi nhấn shift
‫và enter.
‫Xinh đẹp.
‫Điều này sẽ tiết kiệm.
‫Mô hình tìm kiếm lưới cú với tên tệp này vào thư mục làm việc hiện tại của chúng tôi.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đi lên đây, nếu chúng ta đi, geez, ngẫu nhiên.
‫Chà, chúng ta có hai chiếc Random trong đó nên rất vui vẻ.
‫Vì vậy đây là một khu rừng ngẫu nhiên ngẫu nhiên, thực sự ngẫu nhiên một k pkl.
‫Và bạn có thể thấy có một số tệp mô hình khác ở đây.
‫Vì vậy, Dot PCO, đây là một cái tôi đã thử ngay trước đây và đây là một cái khác mà chúng tôi đã tạo ngay từ đầu
‫khi chúng tôi đang xem xét quy trình làm việc tâm linh.
‫Và bây giờ nếu bạn đã xuất một số mô hình tương đối, bạn có thể muốn đưa chúng vào giống như một tệp mô hình.
‫Giống như chúng tôi có dữ liệu của mình trong một tệp dữ liệu.
‫Vì vậy, đây chỉ là một cách để dọn dẹp thư mục, nhưng bạn có thể xem thư mục mà chúng tôi vừa lưu ở đây.
‫Đó là vài giây trước đây.
‫Bây giờ, nếu chúng tôi quay lại, chúng tôi sẽ tải nó vào như thế nào?
‫Chà, chúng ta cũng có thể làm được với Pickle.
‫Vì vậy, tải một mô hình đã lưu.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ đi mô hình dưa chua tải bằng tải trọng dưa chua.
‫Bây giờ, lợi thế ở đây là vì chúng tôi đã lưu một mô hình vào một tệp pickle và vì nó được lưu trữ trong
‫thư mục của chúng tôi ở đây, nên ai đó muốn sử dụng mô hình của chúng tôi sẽ không phải trải qua tất cả các bước đào tạo mà
‫chúng tôi đã thực hiện ở trên.
‫Họ chỉ có thể truy cập mô hình và có thể đưa ra dự đoán bằng cách tải nó vào.
‫Chúng tôi có thể sao chép tên tệp này ở đây, nhưng chúng tôi sẽ nhập nó vào tab của GE.
‫Chúng tôi sử dụng tính năng tự động hoàn thành tab cho điều đó và bây giờ vì chúng tôi đang đọc trong một tệp, chúng
‫tôi chuyển tham số RB để đọc nhị phân.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, nó được tải trong mô hình lưu của chúng tôi.
‫Bây giờ cách để kiểm tra nó là chúng ta có thể đưa ra một số dự đoán.
‫Vì vậy, để xem liệu mô hình này, nếu nó thực sự hoạt động, nếu chúng ta đã lưu nó và chúng ta có thể sử dụng nó để đưa ra
‫dự đoán, thì chúng ta đang ở một nơi tốt.
‫Chúng tôi muốn thực hiện dự đoán mô hình dưa chua có tải bây giờ tương tự như cách chúng tôi đưa ra dự đoán trước đây với bản thân
‫của mình, chúng tôi sẽ chạy chính xác dòng này ở đây nhưng đưa ra dự đoán với của chúng tôi.
‫Dự đoán mô hình Pickled trên tập dữ liệu thử nghiệm.
‫Tuyệt vời.
‫Và sau đó, chúng tôi sẽ gọi chức năng đánh giá Fred của chúng tôi và so sánh nó với các nhãn thử nghiệm với dưa chua y Preds.
‫chúng ta có gì ở đây nào?
‫Đã tìm thấy các biến đầu vào có số lượng mẫu không nhất quán.
‫Hừ!
‫Tôi biết những gì chúng tôi đã làm.
‫Chúng tôi có một dữ liệu không khớp ở đây.
‫Chúng tôi phải làm gì.
‫Là.
‫Tôi tin rằng nếu chúng ta chỉ nhận xét dòng này và tạo lại, chúng ta phải khởi tạo lại chuyến tàu và phân đoạn thử nghiệm của
‫mình.
‫Đó là những gì chúng ta phải làm.
‫Vì vậy, có lẽ tôi sẽ chỉ bình luận ra những dòng này trong thời gian này và chạy ô này.
‫Quay lại đây.
‫Chúng tôi tải nó vào nên sai lầm ở đây, tôi tin và có thể sai.
‫Nhấn shift vào đó chúng ta bắt đầu là bài kiểm tra X của chúng tôi đã được khởi tạo ở đâu đó ở trên và chúng tôi phải khởi tạo
‫lại nó để nó được đặt lại về hình dạng chính xác.
‫Và bây giờ cách chúng ta có thể biết rằng điều này đã trải qua một cách chính xác là nếu chúng ta so sánh.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi so sánh các dự đoán khóa GPRS ban đầu của mình, vì vậy các giá trị này ở đây, nếu chúng tôi sao
‫chép chúng, đây là các chỉ số phân loại tìm kiếm lưới gốc.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem xét.
‫Vì vậy, đây là số liệu của mô hình đã tải của chúng tôi.
‫Độ chính xác, 78. 69.
‫Có cùng độ chính xác 0. 74, cùng một lần thu hồi 0. 82 giống nhau và F một điểm 0. 78.
‫Cũng vậy.
‫Điều đó có nghĩa là chúng tôi nhập, lưu, mô hình của chúng tôi và nhập lại.
‫Vì vậy, tải nó vào đã hoạt động chính xác.
‫Và bây giờ một lần nữa, những tên này ở đây, bạn có thể thay đổi chúng thành bất cứ điều gì bạn muốn.
‫Tương tự với các tên biến được tải.
‫Nhưng đây chỉ là một ví dụ nhanh về cách bạn có thể sử dụng Pickle để nhanh chóng lưu một trong các mô hình của
‫bạn vào tệp và sau đó tải lại vào một ngày sau đó nếu cần và sau đó đưa ra dự đoán bằng cách sử dụng chính xác
‫mô hình đã tải để lấy chính xác kết quả giống như mô hình chúng tôi đã lưu ban đầu.
‫Trong video tiếp theo, chúng ta sẽ xem cách chúng ta có thể làm điều tương tự, ngoại trừ lần này bằng cách sử dụng job lib.