‫Dalam video terakhir, kami melihat bagaimana kami dapat menyimpan model terlatih kami yang ada ke file dan kemudian memuatnya kembali
‫dan kemudian membuat beberapa prediksi yang mendapatkan hasil yang sama persis dengan model asli yang kami simpan untuk semua.
‫Kami menggunakan Pikul untuk melakukan itu.
‫Dalam video ini, kita akan melihat bagaimana kita dapat melakukan hal yang sama dengan modul job lib.
‫Dan lagi, jika Anda tidak tahu sesuatu, Anda selalu bisa pergi, apa itu job lib?
‫Job lib menjalankan fungsi python sebagai pekerjaan pipeline, dan Anda dapat membaca dokumentasi di sini untuk melihat bagaimana
‫Anda melakukannya, tetapi mari kita lihat contoh bagaimana kita melakukan hal yang sama persis di
‫sini dengan modul job lib untuk membuat heading.
‫Buka job lib, ubah itu menjadi tandai, tekan, geser, dan masuk.
‫Jadi hal pertama yang akan kita lakukan, Anda bisa pergi dari pekerjaan Lyd import, dump dan load.
‫Anda mungkin bisa menebak apa yang dilakukan kedua fungsi ini.
‫Jadi untuk menyelamatkan musim gugur modern, kita akan membuang GSF karena kita akan menyimpan model yang sama persis seperti yang kita lakukan
‫dengan Pikul.
‫Jadi pengklasifikasi pencarian grid kami, kami akan meneruskannya nama file dan pergi G. S. Model hutan acak, pekerjaan satu
‫titik, Leyb.
‫Jadi itulah perbedaannya di sini.
‫Kita bisa positif nama kita.
‫Oke, kita harus sama dengan Pikul.
‫Kami menggunakan Akl, yang merupakan kependekan dari Pikul, tentu saja, tetapi dengan job Leib kami melakukan dot job Leyb.
‫Dan sekarang jika kita menekan shift dan masuk ke sana, itu akan memberi kita sedikit output di sini.
‫Sekarang jika kita kembali ke direktori kerja kita, kita akan melihat hal yang sama.
‫Jadi beberapa detik yang lalu, kami memiliki jig's random untuk model satu pekerjaan langsung.
‫Dan lagi, Anda dapat mengubah nama file ini menjadi apa pun yang Anda inginkan.
‫Lihat, sekarang kami memiliki sekitar setengah lusin model yang ada di direktori kerja kami.
‫Pada titik ini, kami mungkin memindahkannya ke file model.
‫Jadi kami kembali ke sini sekarang, jika kami ingin memuat model langsung pekerjaan kami, Anda mungkin dapat menebak fungsi mana yang kami
‫gunakan untuk melakukan itu.
‫Jika tidak, kita akan melalui dan beberapa kita akan mengimpor model cuti kerja yang disimpan dan
‫kita hanya akan mengimpor model yang sama persis yang kita katakan itu model lib pekerjaan yang dimuat sama dengan nama file pinjaman.
‫Kita hanya perlu memberikannya nama file yang sama persis dengan yang kita simpan sebagai G. S. acak.
‫Kita harus bisa memukul Tabora.
‫Selesaikan pekerjaan, Leyb.
‫Luar biasa.
‫Jadi itu akan memuatnya, oh, apa yang kita dapatkan di sini, bukan koma terbalik?
‫FileName membuat kesalahan ketik kiri, kanan dan tengah, bahkan menggunakan keluhan Tabora, cantik dan lagi, setelah diimpor, kami dapat
‫membuat prediksi dengan model yang kami muat.
‫Jadi mari kita lihat lagi.
‫Membuat dan mengevaluasi prediksi pekerjaan.
‫Pekerjaan Leyb.
‫Mengapa spread sama dengan model pekerjaan langsung yang dimuat, prediksi x tes.
‫Luar biasa.
‫Dan sekali lagi kita akan menggunakan nilai kita.
‫Fred, lihat bagaimana ini berguna.
‫Kami mendefinisikan fungsi ini beberapa tahun yang lalu, tetapi sekarang kami telah menggunakannya setidaknya setengah lusin kali
‫sehingga mencegah kami dari keharusan mengetikkan sekumpulan kode yang berbeda, kode yang sama berulang-ulang.
‫Jadi pekerjaan Leyb y parade bergeser dan masuk.
‫Kita harus dimuat.
‫Model pekerjaan tidak ditentukan saat kami menjadikan ini sebagai model pekerjaan yang dimuat, bukan untuk mengubahnya menjadi pekerjaan Leyb dan kemudian ini
‫akan berfungsi.
‫Luar biasa.
‫Jadi jika kita bandingkan ini dengan job Leyb.
‫Ini dengan Pikul tujuh puluh delapan koma enam poin Niantic dan empat puluh koma delapan untuk mengambil poin tujuh
‫delapan.
‫Jadi lagi-lagi hal yang sama persis dengan job Leyb sebagai Pikul.
‫Dan sekarang mana yang harus Anda gunakan?
‫Nah, menurut dokumentasi pinjaman Saikat.
‫Mari kita lihat.
‫Jadi saya bisa belajar.
‫Mengekspor model, mengekspor model, model, ketekunan.
‫Itulah kata yang saya cari.
‫Jadi, sekali lagi, jika Anda memikirkan sesuatu yang Anda coba lakukan dengan perpustakaan, kan,
‫cari saja nama perpustakaannya, inilah yang saya lakukan.
‫Saya mengetik garis psikis menyimpan model.
‫Itulah yang ingin saya lakukan.
‫Aku akan datang ke dokumentasi.
‫Setelah melatih model garis psikis, diinginkan untuk memiliki cara untuk mempertahankan model untuk penggunaan masa
‫depan tanpa harus melatih ulang.
‫Itulah manfaat utama dari menyimpan model.
‫Benar?
‫Jadi inilah contohnya.
‫Jadi, Anda dapat menggunakan Pikul model ketekunan bawaan Python.
‫Itu yang kami lihat.
‫Dan sekarang Anda juga dapat menggunakan, dalam kasus khusus Saikat, pelajari mungkin lebih baik menggunakan dump dan
‫beban optik pengganti Lib, yang lebih efisien pada objek yang membawa sejumlah besar resolusi lebih
‫tinggi.
‫OK, secara internal, seperti yang sering terjadi pada Saikat pas belajar perkiraan.
‫Dan itulah yang kami simpan dalam kasus kami.
‫Benar?
‫Kami menyimpan estimator siklon yang dipasang, a. k. sebuah..
‫GCF, yang dilengkapi pencarian grid, pengklasifikasi hutan acak.
‫Tapi bisa hanya orang ke meja dan tidak ke string.
‫Jadi apa yang dikatakan ini pada dasarnya kadang-kadang jika model Anda besar, mungkin lebih efisien karena model terdiri dari besar, tidak ada resolusi
‫yang lebih tinggi, a. k. sebuah. pola dalam angka.
‫Itulah yang penuh dengan sinar angka-angka ini.
‫Itulah yang mungkin penuh dengan classifier kami, hanya array kental yang berbeda dengan pola di antara mereka.
‫Itu yang dipelajari dari data.
‫Jadi maksudnya adalah jika model Anda besar, dalam kasus kami, model kami relatif kecil karena kami
‫hanya bekerja dengan 300 sampel atau lebih.
‫Tetapi jika besar, mungkin lebih efisien menggunakan job lib daripada Pikul.
‫Itu hal utama yang perlu dikhawatirkan di sana.
‫Semua.
‫Jadi itulah inti dari menyimpan dan memuat model yang terlatih.
‫Sekali lagi, kami menyimpannya di direktori kami di sini.
‫Jika kami perlu membagikan model ini, itu adalah sesuatu yang dapat kami sampaikan ke aplikasi produksi kami atau
‫ke kolega kami sehingga mereka dapat meniru pekerjaan kami atau semacamnya.
‫Sekarang kami benar-benar berada di ambang batas.
‫Selanjutnya, kita akan melihat kembali daftar kita.
‫Kami akan memeriksa bagaimana kami bisa menggabungkan semuanya.
‫Saya tidak akan merusak apa pun sebelum video berikutnya, jadi saya istirahat sebentar.
‫Coba simpan salah satu model yang sudah kami latih menggunakan job label Pikul.
‫Dan sampai jumpa di video selanjutnya.