‫في الفيديو الأخير ، رأينا كيف يمكننا حفظ نموذج القطار الحالي لدينا في ملف ثم إعادة تحميله ثم عمل بعض التنبؤات
‫التي تحصل على نفس النتائج تمامًا مثل النموذج الأصلي الذي نحفظه في الملف.
‫نحن نستخدم بيكل للقيام بذلك.
‫في هذا الفيديو ، سنرى كيف يمكننا فعل نفس الشيء مع وحدة Job Lib.
‫ومرة أخرى ، إذا كنت لا تعرف شيئًا ، يمكنك دائمًا الذهاب ، ما هو job lib؟
‫يعمل Job lib الذي يدير Python كوظائف خط أنابيب.
‫ويمكنك الاطلاع على الوثائق هنا لترى كيف تفعل ذلك.
‫لكن دعنا نرى فقط مثالاً عن كيفية قيامنا بنفس الشيء هنا بالضبط باستخدام وحدة lib للوظيفة.
‫لذا قم بإنشاء عنوان.
‫الذهاب وظيفة lib.
‫تغيير ذلك إلى تخفيض السعر.
‫ضرب التحول والدخول.
‫لذا فإن أول شيء سنفعله.
‫يمكننا الانتقال من وظيفة lib والاستيراد والتفريغ والتحميل.
‫قد تكون قادرًا على تخمين ما تفعله هاتان الوظيفتان.
‫لذا لحفظ النموذج والملف ، سنقوم بتفريغ GCF لأننا سنحفظ نفس النموذج الذي فعلناه بالضبط مع
‫Pickle.
‫إذن ، مصنف البحث الشبكي الخاص بنا ، سنقوم بتمريره باسم الملف وسنذهب ، الجيز ، نموذج الغابة
‫العشوائية ، وظيفة واحدة.
‫إذن هذا هو الاختلاف هنا.
‫يمكننا تمرير اسم الملف إليه.
‫علينا دفع يساوي مع مخلل.
‫استخدمنا OpCo ، وهو اختصار لكلمة pickle ، بالطبع ، ولكن مع job lib ، نقوم بعمل job lib.
‫والآن إذا ضغطنا على shift ودخلنا هناك ، فسوف يعطينا القليل من المخرجات هنا.
‫الآن ، إذا عدنا إلى دليل العمل الخاص بنا ، فسنرى نفس الشيء.
‫منذ ثوانٍ ، كان لدينا نموذج الغابة العشوائية هذا ، وظيفة واحدة ، ومرة أخرى ، يمكنك تغيير اسم الملف هذا
‫إلى ما تريد.
‫انظر ، لدينا الآن حوالي نصف دزينة من النماذج الموجودة في دليل العمل الخاص بنا.
‫في هذه المرحلة ، قد ننقلهم إلى ملف النموذج.
‫لذا عدنا إلى هنا.
‫الآن ، إذا أردنا تحميل نموذج lib الخاص بالوظيفة ، يمكنك على الأرجح تخمين الوظيفة التي نستخدمها للقيام
‫بذلك.
‫إذا لم يكن الأمر كذلك ، فسوف نمر به.
‫لذلك سنقوم باستيراد نموذج وظيفة محفوظ وسنقوم فقط باستيراد نفس النموذج الذي نحفظه بالضبط.
‫لذا فإن نموذج الوظيفة lib الذي تم تحميله يساوي اسم ملف التحميل.
‫علينا فقط أن نمرره نفس اسم الملف بالضبط مثل ما حفظناه به.
‫لذا الجيز عشوائي.
‫يجب أن نكون قادرين على الوصول إلى علامة التبويب التلقائية للوظيفة الكاملة.
‫رائع.
‫لذلك هذا سوف يتم تحميله.
‫ماذا لدينا هنا؟
‫لقد فاتنا فاصلة مقلوبة.
‫اسم الخريف ، جعل الأخطاء المطبعية إلى اليسار واليمين والوسط ، حتى باستخدام الإكمال التلقائي لعلامات التبويب ، جميل.
‫ومرة أخرى ، بمجرد الاستيراد ، يمكننا عمل تنبؤات باستخدام نموذجنا المحمل.
‫لذلك دعونا نراه مرة أخرى.
‫قم بإجراء تقييم.
‫تنبؤات الوظيفة lib y هوامش النقاط التي تساوي تحميل Job lib نموذج توقع x اختبار رائع.
‫ومرة أخرى سنستخدم المحصلة السابقة لترى كيف أصبح ذلك مفيدًا.
‫لقد حددنا هذه الوظيفة منذ بضعة مقاطع فيديو ، لكننا استخدمناها الآن على الأقل ست مرات.
‫وبالتالي منعنا من الاضطرار إلى كتابة مجموعة من الكودات المختلفة ، نفس الكود مرارًا وتكرارًا.
‫لذا فإن هوامش العمل lib y تتحول وتدخل.
‫يجب أن نحمل.
‫لم يتم تعريف نموذج Job lib عندما نقوم بعمل نموذج الوظيفة هذا المحمّل ، فقد يغير ذلك إلى job
‫lib ومن ثم يجب أن يعمل هذا.
‫رائع.
‫لذلك إذا قارنا هذا ، فهذا مع وظيفة lib.
‫هذه مع بكسل 78. 69 علامة 0. 74 علامة 0. 82 علامة 0. 78 علامة.
‫مرة أخرى ، نفس الشيء بالضبط مع وظيفة lib مثل البكسل.
‫والآن أي واحد يجب أن تستخدمه؟
‫حسنًا ، وفقًا لوثائق القروض النفسية ، دعنا نلقي نظرة.
‫تعلم عدة CI.
‫تصدير نموذج.
‫إصرار.
‫هذه هي الكلمة التي كنت أبحث عنها.
‫لذا مرة أخرى ، إذا كنت تفكر في شيء ما تحاول القيام به بمكتبة.
‫الصحيح.
‫فقط ابحث عن اسم المكتبة.
‫هذا بالضبط ما أفعله.
‫لقد طبعت قرضًا نفسيًا لأنقذ نموذجًا.
‫هذا ما أردت أن أفعله.
‫سأصل إلى الوثائق.
‫بعد تدريب نموذج التعلم النفسي ، من المستحسن أن يكون لديك طريقة للاستمرار في النموذج للاستخدام في المستقبل
‫دون الحاجة إلى إعادة التدريب.
‫هذه هي الفائدة الرئيسية من حفظ النموذج.
‫الصحيح.
‫إذن هذا مثال.
‫لذلك يمكنك استخدام مخلل نموذج الثبات المدمج في Python.
‫هذا ما رأيناه.
‫والآن يمكنك أيضًا استخدامها في حالة معينة من التعلم النفسي ، قد يكون من الأفضل استخدام وظيفة libs لاستبدال
‫أداة التفريغ والحمل ، والتي تكون أكثر فاعلية مع الكائنات التي تحمل مصفوفات كبيرة الحجم.
‫تمام.
‫داخليا ، كما هو الحال في كثير من الأحيان لمقدرات التعلم النفسي المجهزة.
‫وهذا ما نحفظه في حالتنا ، أليس كذلك؟
‫نحن نحفظ مقدر قرض مقبس ملائم أ. ك. أ.
‫جيز.
‫الذات ، وهي شبكة البحث المجهزة لدينا.
‫مصنف الغابة العشوائي.
‫ولكن يمكن فقط المخلل على القرص وليس لسلسلة.
‫لذا فإن ما يقوله هذا هو في الأساس أحيانًا إذا كان نموذجك كبيرًا ، فقد يكون أكثر فاعلية لأن
‫النموذج يتكون من مصفوفات كبيرة متداخلة ، ويعرف أيضًا باسم أنماط في الأرقام.
‫هذا ما تمتلئ به هذه المصفوفات المعقدة داخليًا.
‫ربما يكون هذا هو ما يمتلئ المصنف لدينا بمصفوفات متداخلة مختلفة مع أنماط فيما بينها.
‫هذا ما تعلمته من البيانات.
‫إذن ما يقوله هذا هو أنه إذا كان نموذجك كبيرًا ، في حالتنا ، تكون نماذجنا صغيرة نسبيًا
‫لأننا نعمل فقط مع 300 عينة أو نحو ذلك.
‫ولكن إذا كانت كبيرة ، فقد يكون من الأفضل استخدام وظيفة lib على البكسل.
‫هذا هو الشيء الرئيسي الذي يجب أن تقلق بشأنه هناك.
‫حسنا.
‫هذا هو جوهر حفظ وتحميل نموذج مدرب.
‫مرة أخرى ، قمنا بتخزينها في دليلنا هنا.
‫إذا احتجنا إلى مشاركة هذا النموذج ، فهذا شيء يمكننا نقله إلى تطبيق الإنتاج الخاص بنا أو
‫إلى زملائنا حتى يتمكنوا من تكرار عملنا أو شيء من هذا القبيل.
‫نحن الآن حقًا ، حقًا على امتداد المنزل.
‫بعد ذلك ، سوف نتحقق منك مرة أخرى في قائمتنا.
‫سنقوم بفحص كيف يمكننا تجميع كل ذلك معًا.
‫لن أفسد أي شيء قبل الفيديو التالي ، لذا خذ استراحة سريعة.
‫حاول حفظ أحد النماذج التي دربناها باستخدام تسمية الوظيفة أو.
‫وسأراكم في الفيديو التالي.