‫In de laatste video hebben we gezien hoe we ons bestaande getrainde model in een bestand kunnen opslaan en het vervolgens weer kunnen laden
‫en vervolgens enkele voorspellingen kunnen doen die exact dezelfde resultaten opleveren als het originele model dat we voor iedereen hebben
‫opgeslagen.
‫We gebruikten Pikul om dat te doen.
‫In deze video gaan we zien hoe we hetzelfde kunnen doen met de job lib-module.
‫En nogmaals, als je iets niet weet, kun je altijd gaan, wat is job lib?
‫Job lib die python uitvoert, functioneert als pijplijntaken, en je zou de documentatie hier kunnen doornemen om te zien
‫hoe je het doet, maar laten we een voorbeeld bekijken van hoe we hier precies hetzelfde doen
‫met de job lib-module om een kop te maken.
‫Ga naar job lib, verander dat om te markeren, hit, shift en enter.
‫Dus het eerste dat we gaan doen, is dat je van taak Lyd kunt gaan importeren, dumpen en laden.
‫U kunt misschien raden wat deze twee functies doen.
‫Dus om de moderne herfst te redden, dumpen we GSF omdat we exact hetzelfde model gaan redden als met
‫Pikul.
‫Dus onze classificatie voor het zoeken naar rasters, we geven de bestandsnaam door en gaan naar G. S. Willekeurig bosmodel, één punt,
‫Leyb.
‫Dus dat is het verschil hier.
‫We kunnen onze naam positief beïnvloeden.
‫Oké, we moeten gelijken met Pikul.
‫We hebben Akl opgebruikt, wat natuurlijk een afkorting is voor Pikul, maar met job Leib doen we dot job Leyb.
‫Dus als we nu shift en daarheen drukken, zal het ons hier een beetje output geven.
‫Als we nu teruggaan naar onze werkdirectory, zien we hetzelfde.
‫Dus seconden geleden hebben we willekeurige mal voor model één baan live.
‫En nogmaals, u kunt deze bestandsnaam wijzigen in wat u maar wilt.
‫Kijk, nu hebben we ongeveer een half dozijn modellen in onze werkmap.
‫Op dit punt kunnen we ze naar een modellenbestand verplaatsen.
‫Dus we komen hier nu terug, als we ons job live-model wilden laden, kun je waarschijnlijk raden met welke
‫functie we dat deden.
‫Zo niet, dan gaan we door en sommige gaan we een opgeslagen job leave-model importeren en we
‫gaan precies hetzelfde model importeren waarvan we zeggen dat het een geladen job-lib-model is dat gelijk is aan de naam van het leenbestand.
‫We moeten het gewoon exact dezelfde bestandsnaam doorgeven als wat we hebben opgeslagen als de G. S. willekeurig.
‫We zouden Tabora moeten kunnen raken.
‫Voltooi de klus, Leyb.
‫Prachtig.
‫Dus dat gaat het laden, oh, wat hebben we hier, zijn we geen omgekeerde komma?
‫FileName maakt typefouten links, rechts en in het midden, zelfs met Tabora-klacht, mooi en nogmaals, eenmaal geïmporteerd, kunnen
‫we voorspellingen doen met ons geladen model.
‫Dus laten we het nog eens zien.
‫Maak en evalueer baanvoorspellingen.
‫Job Leib.
‫Waarom spreads gelijk zijn aan geladen baan live model voorspellen x-test.
‫Prachtig.
‫En dan gebruiken we weer onze waarde.
‫Fred, kijk eens hoe dit van pas is gekomen.
‫We hebben deze functie een paar jaar geleden gedefinieerd, maar nu hebben we het minstens een half dozijn keer gebruikt
‫en dus voorkomen we dat we een heleboel verschillende code moeten typen, steeds dezelfde code.
‫Dus baan Leyby parades verschuiven en binnenkomen.
‫We moeten geladen worden.
‫Het Jobling-model is niet gedefinieerd als we dit een geladen jobmodel maken, niet om dat te veranderen in Job Leyb en dan zou
‫dit moeten werken.
‫Prachtig.
‫Dus als we dit vergelijken, is dit met baan Leyb.
‫Deze zijn met Pikul achtenzeventig punt zes Niantic-punten en veertig punt acht om punt zeven acht te
‫nemen.
‫Dus het is weer precies hetzelfde met baan Leyb als Pikul.
‫En welke moet je nu gebruiken?
‫Volgens de Saikat-leningendocumentatie.
‫Laten we eens kijken.
‫Dus ik kon het leren.
‫Een model exporteren, een model exporteren, model, persistentie.
‫Dat is het woord dat ik zocht.
‫Dus nogmaals, als je iets bedenkt dat je probeert te doen met een bibliotheek, zoek dan gewoon op
‫de naam van de bibliotheek, dit is precies wat ik doe.
‫Ik typte een paranormale regel in om een model op te slaan.
‫Dat is wat ik wilde doen.
‫Ik kom tot de documentatie.
‫Na het trainen van een paranormaal lijnmodel, is het wenselijk om een manier te hebben om het model te behouden voor
‫toekomstig gebruik zonder opnieuw te hoeven trainen.
‫Dat is een belangrijk voordeel van het opslaan van een model.
‫Rechts?
‫Dus hier is een voorbeeld.
‫U kunt dus het ingebouwde persistentiemodel Pikul van Python gebruiken.
‫Dat is wat we hebben gezien.
‫En nu kun je ook, in het specifieke geval van Saikat, leren dat het misschien beter is om Job
‫Lib's vervangende optische dump en load te gebruiken, wat efficiënter is op objecten met grote aantallen hogere
‫resoluties.
‫OK, intern, zoals vaak het geval is voor aangepaste Saikat-leerschattingen.
‫En dat is wat we in ons geval besparen.
‫Rechts?
‫We bewaren een aangepaste cycloonschatter, a. k. een..
‫GCF, dat is uitgerust met rasterzoekfunctie, willekeurige bosclassificatie.
‫Maar kunnen alleen mensen aan het bureau en niet aan een touwtje.
‫Dus wat dit zegt, is in wezen dat als je model groot is, het misschien efficiënter is omdat een model bestaat uit grote,
‫geen hogere resoluties, a. k. A. patronen in cijfers.
‫Dat is waar deze getallenstralen intern vol van zijn.
‫Dat is waar onze classifier waarschijnlijk vol mee zit, alleen verschillende klonterige arrays met patronen ertussen.
‫Dat is wat het uit de gegevens heeft geleerd.
‫Dit zegt dus dat als je model groot is, onze modellen in ons geval relatief klein zijn
‫omdat we maar met ongeveer 300 monsters werken.
‫Maar als het groot is, kan het efficiënter zijn om job lib over Pikul te gebruiken.
‫Dat is het belangrijkste om je daar zorgen over te maken.
‫Alle.
‫Dus dat is de kern van het opslaan en laden van een getraind model.
‫Nogmaals, we hebben ze hier opgeslagen in onze directory.
‫Als we dit model zouden moeten delen, kunnen we dat doorgeven aan onze productietoepassing of aan onze
‫collega's, zodat ze ons werk kunnen namaken of iets dergelijks.
‫Nu zijn we echt, echt op de homestretch.
‫Vervolgens gaan we terugkijken op onze lijst.
‫We gaan kijken hoe we het allemaal kunnen combineren.
‫Ik zal niets verklappen voor de volgende video, dus ik heb een korte pauze.
‫Probeer een van de door ons getrainde modellen te redden met het functielabel Pikul.
‫En ik zie je in de volgende video.