‫Nell'ultimo video, abbiamo visto come possiamo salvare il nostro modello addestrato esistente in un file e quindi caricarlo di nuovo
‫e quindi fare alcune previsioni che ottengono gli stessi risultati esatti del modello originale che abbiamo salvato per tutti.
‫Abbiamo usato Pikul per farlo.
‫In questo video, vedremo come possiamo fare la stessa cosa con il modulo Job lib.
‫E ancora, se non sai qualcosa, puoi sempre andare, cos'è job lib?
‫Job lib che esegue funzioni python come lavori di pipeline e puoi consultare la documentazione qui per vedere
‫come lo fai, ma vediamo solo un esempio di come facciamo la stessa identica cosa qui
‫con il modulo job lib per creare un'intestazione.
‫Vai a Job lib, cambialo per segnare, premere, spostare ed entrare.
‫Quindi la prima cosa che faremo, puoi passare dal lavoro Lyd import, dump e load.
‫Potresti essere in grado di indovinare cosa fanno queste due funzioni.
‫Quindi, per salvare l'autunno moderno, scaricheremo GSF perché salveremo esattamente lo stesso modello che abbiamo fatto con
‫Pikul.
‫Quindi il nostro classificatore di ricerca della griglia, gli passeremo il nome del file e andremo a G. S. Modello casuale della foresta, lavoro con un
‫punto, Leyb.
‫Quindi questa è la differenza qui.
‫Possiamo positivo il nostro nome.
‫OK, dobbiamo eguagliare Pikul.
‫Abbiamo esaurito Akl, che è ovviamente l'abbreviazione di Pikul, ma con il lavoro Leib facciamo il lavoro Leyb.
‫E quindi ora se premiamo shift e in là, ci darà un piccolo output qui.
‫Ora, se torniamo alla nostra directory di lavoro, vedremo la stessa cosa.
‫Quindi pochi secondi fa, abbiamo live il jig's random per il lavoro del modello uno.
‫E ancora, puoi cambiare questo nome di file con quello che vuoi.
‫Vedi, ora abbiamo una mezza dozzina di modelli che si trovano nella nostra directory di lavoro.
‫A questo punto, potremmo spostarli in un file di modelli.
‫Quindi torniamo qui ora, se volessimo caricare il nostro modello live di lavoro, probabilmente puoi indovinare quale funzione
‫abbiamo usato per farlo.
‫In caso contrario, esamineremo e alcuni importeremo un modello di congedo di lavoro salvato e importeremo
‫esattamente lo stesso modello che diciamo che è un modello di libreria di lavoro caricato uguale al nome del file di prestito.
‫Dobbiamo solo passargli lo stesso identico nome file di quello che abbiamo salvato come G. S. a caso.
‫Dovremmo essere in grado di colpire Tabora.
‫Lavoro completo, Leyb.
‫Meraviglioso.
‫Quindi questo lo caricherà, oh, cosa abbiamo qui, non siamo virgolette?
‫FileName facendo errori di battitura a sinistra, a destra e al centro, anche utilizzando il reclamo Tabora, bellissimo e ancora una volta, una volta
‫importato, possiamo fare previsioni con il nostro modello caricato.
‫Quindi vediamolo di nuovo.
‫Fare e valutare previsioni di lavoro.
‫Job Leyb.
‫Perché gli spread sono uguali al modello live di lavoro caricato predire x test.
‫Meraviglioso.
‫E poi ancora una volta useremo il nostro valore.
‫Fred, guarda come ti è tornato utile.
‫Definiamo questa funzione alcuni anni fa, ma ora l'abbiamo usata almeno una mezza dozzina di volte, impedendoci così di
‫dover digitare un mucchio di codice diverso, lo stesso codice più e più volte.
‫Quindi le sfilate di lavoro Leyby si spostano ed entrano.
‫Dovremmo caricarci.
‫Il modello di lavoro non è definito quando lo stiamo rendendo un modello di lavoro caricato, per non cambiarlo in lavoro Leyb e
‫quindi dovrebbe funzionare.
‫Meraviglioso.
‫Quindi, se lo confrontiamo, questo è con il lavoro Leyb.
‫Questi sono con Pikul settantotto virgola sei punti Niantic e quaranta virgola otto per prendere il punto sette otto
‫prendere.
‫Quindi è di nuovo la stessa identica cosa con il lavoro Leyb come Pikul.
‫E ora quale dovresti usare?
‫Bene, secondo la documentazione sui prestiti di Saikat.
‫Diamo un'occhiata.
‫Così ho potuto imparare.
‫Esportare un modello, esportare un modello, modello, persistenza.
‫È la parola che stavo cercando.
‫Quindi, di nuovo, se stai pensando a qualcosa che stai cercando di fare con una libreria, giusto, cerca
‫semplicemente il nome della libreria, questo è esattamente quello che faccio.
‫Ho digitato la riga psichica salvando un modello.
‫Questo è quello che volevo fare.
‫Vengo alla documentazione.
‫Dopo aver addestrato un modello di linea psichica, è desiderabile avere un modo per mantenere il modello per
‫un uso futuro senza dover riaddestrare.
‫Questo è uno dei principali vantaggi del salvataggio di un modello.
‫Destra?
‫Quindi ecco un esempio.
‫Quindi puoi usare il modello di persistenza integrato di Python Pikul.
‫Questo è quello che abbiamo visto.
‫E ora potresti anche usare, nel caso specifico di Saikat, imparare che potrebbe essere meglio usare il dump e il
‫carico ottici sostitutivi del lavoro Lib, che è più efficiente su oggetti che trasportano grandi numeri ad alta
‫risoluzione.
‫OK, internamente, come spesso accade per le stime di apprendimento Saikat su misura.
‫Ed è quello che stiamo risparmiando nel nostro caso.
‫Destra?
‫Stiamo salvando uno stimatore di ciclone adattato, a. K. un..
‫GCF, che è dotato di ricerca griglia, classificatore forestale casuale.
‫Ma possono solo le persone alla scrivania e non a una stringa.
‫Quindi ciò che questo sta dicendo è essenzialmente che a volte se il tuo modello è grande, potrebbe essere più efficiente perché un modello è composto da
‫grandi, non più alte risoluzioni, a. K. un. modelli in numeri.
‫Questo è ciò di cui questi raggi numerici sono pieni internamente.
‫Questo è ciò di cui è probabilmente pieno il nostro classificatore, solo diversi array grumosi con schemi tra di loro.
‫Questo è ciò che si è appreso dai dati.
‫Quindi quello che sta dicendo è che se il tuo modello è grande, nel nostro caso, i nostri modelli sono
‫relativamente piccoli perché stiamo lavorando solo con circa 300 campioni.
‫Ma se è grande, potrebbe essere più efficiente usare job lib su Pikul.
‫Questa è la cosa principale di cui preoccuparsi.
‫Tutto.
‫Quindi questo è il punto cruciale del salvataggio e del caricamento di un modello addestrato.
‫Di nuovo, li abbiamo archiviati nella nostra directory qui.
‫Se avessimo bisogno di condividere questo modello, è qualcosa che potremmo trasmettere alla nostra applicazione di produzione o ai nostri
‫colleghi in modo che possano replicare il nostro lavoro o qualcosa del genere.
‫Ora siamo davvero, davvero sul traguardo.
‫Successivamente, esamineremo il nostro elenco.
‫Vedremo come mettere tutto insieme.
‫Non voglio spoilerare nulla prima del prossimo video, quindi ho una pausa veloce.
‫Prova a salvare uno dei modelli che abbiamo addestrato utilizzando l'etichetta di lavoro Pikul.
‫E ci vediamo nel prossimo video.