‫Im letzten Video haben wir gesehen, wie wir unser vorhandenes trainiertes Modell in einer Datei speichern und dann wieder laden und dann
‫einige Vorhersagen treffen können, die genau die gleichen Ergebnisse wie das Originalmodell liefern, das wir für alle gespeichert haben.
‫Dafür haben wir Pikul benutzt.
‫In diesem Video werden wir sehen, wie wir dasselbe mit dem Job-Lib-Modul machen können.
‫Und noch einmal, wenn Sie etwas nicht wissen, können Sie immer gehen, was ist Job Lib?
‫Job-Lib, die Python-Funktionen als Pipeline-Jobs ausführt, und Sie könnten die Dokumentation hier durchgehen, um zu sehen, wie Sie
‫es machen, aber sehen wir uns nur ein Beispiel an, wie wir hier mit dem Job-Lib-Modul
‫genau dasselbe tun, um eine Überschrift zu erstellen.
‫Gehen Sie zur Jobbibliothek, ändern Sie dies, um zu markieren, zu drücken, zu verschieben und einzugeben.
‫Das erste, was wir tun werden, ist, dass Sie von Job Lyd Import, Dump und Load gehen können.
‫Sie können vielleicht erraten, was diese beiden Funktionen tun.
‫Um den modernen Herbst zu retten, werden wir GSF wegwerfen, weil wir genau das gleiche Modell retten werden, das wir mit Pikul
‫gemacht haben.
‫Also, unser Gittersuchklassifikator, wir übergeben ihm den Dateinamen und gehen zu G. S. Random Forest-Modell, One-Dot-Job,
‫Leyb.
‫Das ist also der Unterschied hier.
‫Wir können unseren Namen positiv bewerten.
‫OK, wir müssen mit Pikul gleichziehen.
‫Wir haben Akl aufgebraucht, was natürlich Pikul bedeutet, aber mit Job Leib machen wir Dot-Job Leyb.
‫Wenn wir also jetzt auf Shift drücken und dort hineingehen, wird es uns hier ein wenig Output geben.
‫Wenn wir jetzt zu unserem Arbeitsverzeichnis zurückkehren, sehen wir dasselbe.
‫Vor einigen Sekunden haben wir Jig's Random for Model One Job live.
‫Und auch hier können Sie diesen Dateinamen beliebig ändern.
‫Sehen Sie, jetzt haben wir ungefähr ein halbes Dutzend Modelle in unserem Arbeitsverzeichnis.
‫An dieser Stelle könnten wir sie in eine Modelldatei verschieben.
‫Also kommen wir jetzt hierher zurück, wenn wir unser Job-Live-Modell laden wollten, können Sie wahrscheinlich erraten, mit welcher Funktion
‫wir das gemacht haben.
‫Wenn nicht, werden wir durchgehen und einige werden wir ein gespeichertes Job-Urlaubsmodell importieren und wir werden
‫genau das gleiche Modell importieren, von dem wir sagen, dass es ein geladenes Job-Lib-Modell ist, das dem Namen der Kreditdatei entspricht.
‫Wir müssen ihm nur genau denselben Dateinamen übergeben, den wir als G gespeichert haben. S. willkürlich.
‫Wir sollten Tabora treffen können.
‫Beende deine Arbeit, Leyb.
‫Wunderbar.
‫Das wird es also laden, oh, was haben wir hier, sind wir nicht Anführungszeichen?
‫FileName macht Tippfehler links, rechts und in der Mitte, sogar mit Tabora-Beschwerden, schön und wieder, einmal importiert, können
‫wir mit unserem geladenen Modell Vorhersagen treffen.
‫Sehen wir es uns also noch einmal an.
‫Stellen Sie Berufsvorhersagen auf und bewerten Sie sie.
‫Job Leyb.
‫Warum Spreads gleich geladenem Job sind Live-Modell vorhersagen x-Test.
‫Wunderbar.
‫Und dann verwenden wir wieder unseren Wert.
‫Fred, sehen Sie, wie sich das als nützlich erwiesen hat.
‫Wir haben diese Funktion vor ein paar Jahren definiert, aber jetzt haben wir sie mindestens ein halbes Dutzend Mal verwendet und
‫verhindern so, dass wir viele verschiedene Codes eingeben müssen, den gleichen Code immer und immer wieder.
‫Also Job Leyb y Paraden verschieben und einsteigen.
‫Wir sollten geladen werden.
‫Jobling-Modell ist nicht definiert, wenn wir dies zu einem geladenen Job-Modell machen, nicht um es in Job Leyb zu ändern, und dann sollte
‫dies funktionieren.
‫Wunderbar.
‫Wenn wir das also vergleichen, ist dies mit Job Leyb.
‫Dies sind mit Pikul achtundsiebzig Komma sechs Niantic-Punkte und vierzig Komma acht, um Punkt sieben und acht zu
‫nehmen.
‫Mit Job Leyb als Pikul ist es also wieder genau dasselbe.
‫Und welchen sollten Sie jetzt verwenden?
‫Nun, laut Saikat-Darlehensdokumentation.
‫Werfen wir einen Blick.
‫So konnte ich lernen.
‫Modell exportieren, Modell exportieren, Modell, Persistenz.
‫Das ist das Wort, nach dem ich gesucht habe.
‫Also, noch einmal, wenn Sie an etwas denken, das Sie mit einer Bibliothek machen möchten, suchen Sie
‫einfach nach dem Namen der Bibliothek, genau das mache ich.
‫Ich habe die psychische Zeile eingegeben, um ein Modell zu speichern.
‫Das wollte ich machen.
‫Ich komme auf die Dokumentation zu.
‫Nach dem Trainieren eines psychischen Linienmodells ist es wünschenswert, eine Möglichkeit zu haben, das Modell für die zukünftige Verwendung
‫beizubehalten, ohne erneut trainieren zu müssen.
‫Das ist der Hauptvorteil des Speicherns eines Modells.
‫Rechts?
‫Hier ist also ein Beispiel.
‫Sie können also das in Python integrierte Persistenzmodell Pikul verwenden.
‫Das haben wir gesehen.
‫Und jetzt können Sie im speziellen Fall von Saikat auch lernen, dass es möglicherweise besser ist, den optischen Dump
‫und Load von Job Lib zu verwenden, der bei Objekten mit großen Zahlen und höherer Auflösung effizienter
‫ist.
‫OK, intern, wie es bei angepassten Saikat-Lernschätzungen oft der Fall ist.
‫Und das sparen wir in unserem Fall.
‫Rechts?
‫Wir sparen einen eingebauten Zyklonschätzer, a. k. ein..
‫GCF, die mit Rastersuche ausgestattet ist, zufälliger Waldklassifizierer.
‫Aber können nur Leute an den Schreibtisch und nicht an eine Schnur.
‫Dies bedeutet im Wesentlichen, dass es manchmal effizienter ist, wenn Ihr Modell groß ist, da ein Modell aus großen, nicht
‫höher auflösenden, a besteht. k. A. Muster in Zahlen.
‫Das ist es, wovon diese Zahlenstrahlen innerlich voll sind.
‫Davon ist unser Klassifikator wahrscheinlich voll, nur verschiedene klumpige Arrays mit Mustern dazwischen.
‫Das ist es, was es aus den Daten gelernt hat.
‫Dies bedeutet also, dass, wenn Ihr Modell groß ist, unsere Modelle in unserem Fall relativ klein sind,
‫da wir nur mit etwa 300 Samples arbeiten.
‫Aber wenn es groß ist, kann es effizienter sein, Job-Lib über Pikul zu verwenden.
‫Das ist die Hauptsache, um die man sich dort Sorgen machen muss.
‫Alle.
‫Das ist also der springende Punkt beim Speichern und Laden eines trainierten Modells.
‫Auch hier haben wir sie in unserem Verzeichnis hier gespeichert.
‫Wenn wir dieses Modell teilen müssten, könnten wir dies an unsere Produktionsanwendung oder an unsere
‫Kollegen weitergeben, damit sie unsere Arbeit replizieren oder ähnliches.
‫Jetzt sind wir wirklich, wirklich auf der Zielgeraden.
‫Als nächstes werfen wir einen Blick zurück auf unsere Liste.
‫Wir werden prüfen, wie wir das alles zusammenstellen können.
‫Ich werde vor dem nächsten Video nichts verderben, also mache ich eine kurze Pause.
‫Versuchen Sie, eines der Modelle zu retten, die wir mit dem Job-Label Pikul trainiert haben.
‫Und wir sehen uns im nächsten Video.