‫ในวิดีโอที่แล้ว เราเห็นวิธีที่เราสามารถบันทึกโมเดลรถไฟที่มีอยู่ของเราลงในไฟล์แล้วโหลดกลับเข้าไปใหม่ จากนั้นทำการคาดคะเนบางอย่างที่ได้ผลลัพธ์เดียวกันกับโมเดลดั้งเดิมที่เราบันทึกลงในไฟล์
‫เราใช้ Pickle ในการทำเช่นนั้น
‫ในวิดีโอนี้ เราจะมาดูกันว่าเราจะทำสิ่งเดียวกันกับโมดูล Job Lib ได้อย่างไร
‫และอีกอย่าง ถ้าคุณไม่รู้อะไร คุณก็ไปได้เลย job lib คืออะไร?
‫Job lib ที่รัน python ทำหน้าที่เป็นงานไปป์ไลน์
‫และคุณสามารถอ่านเอกสารที่นี่เพื่อดูว่าคุณทำอย่างไร
‫แต่มาดูตัวอย่างกันว่าเราทำอะไรแบบเดียวกันกับโมดูล job lib
‫ดังนั้นสร้างหัวเรื่อง
‫ไปงาน lib.
‫เปลี่ยนเป็นมาร์คดาวน์
‫กด shift และ enter
‫ดังนั้นสิ่งแรกที่เราจะทำ
‫เราสามารถไปจาก job lib นำเข้า ดัมพ์ และโหลดได้
‫คุณอาจสามารถเดาได้ว่าฟังก์ชันทั้งสองนี้ทำอะไรได้บ้าง
‫เพื่อบันทึกโมเดลและไฟล์ เราจะทิ้ง GCF เพราะเราจะบันทึกโมเดลเดียวกันกับที่เราทำกับ
‫Pickle
‫ดังนั้นตัวแยกประเภทการค้นหากริดของเรา เราจะส่งต่อชื่อไฟล์ แล้วเราจะไป เจอซ แบบจำลองฟอเรสต์สุ่ม
‫หนึ่งงาน lib
‫นั่นคือความแตกต่างที่นี่
‫เราสามารถส่งต่อชื่อไฟล์
‫เราต้องดันเท่ากับดอง
‫เราใช้ OpCo ซึ่งย่อมาจาก pickle แน่นอน แต่สำหรับ job lib เราทำงาน lib
‫ทีนี้ถ้าเรากด shift และเข้าไปที่นั่น มันจะให้ผลลัพธ์เล็กน้อยที่นี่
‫ทีนี้ ถ้าเรากลับไปที่ไดเร็กทอรีการทำงาน เราจะเห็นสิ่งเดียวกัน
‫วินาทีที่แล้ว เรามีโมเดลฟอเรสต์สุ่มเหล่านี้ หนึ่ง job lib และอีกครั้ง คุณสามารถเปลี่ยนชื่อไฟล์นี้เป็นอะไรก็ได้ที่คุณต้องการ
‫ดูสิ ตอนนี้เรามีโมเดลประมาณครึ่งโหล นั่งอยู่ในไดเร็กทอรีการทำงานของเรา
‫ณ จุดนี้ เราอาจย้ายพวกมันไปยังไฟล์ของแบบจำลอง
‫ดังนั้นเราจึงกลับมาที่นี่
‫ตอนนี้ ถ้าเราต้องการโหลดในโมเดล job lib ของเรา คุณอาจเดาได้ว่าฟังก์ชันใดที่เราใช้ในการทำเช่นนั้น
‫ถ้าไม่เราจะผ่านมันไปได้
‫ดังนั้น เราจะนำเข้าแบบจำลองงานที่บันทึกไว้ และเราจะนำเข้าแบบจำลองเดียวกันกับที่เราบันทึกเท่านั้น
‫ดังนั้นโมเดล lib งานที่โหลดจึงเท่ากับชื่อไฟล์โหลด
‫เราแค่ต้องส่งชื่อไฟล์เดียวกันกับที่เราบันทึกไว้
‫บังเอิญจังเลย
‫เราควรจะสามารถกด tab auto complete job lib ได้
‫มหัศจรรย์.
‫เลยจะโหลดเข้าไป
‫เราได้อะไรที่นี่?
‫เราพลาดเครื่องหมายจุลภาคกลับหัว
‫ชื่อตก พิมพ์ผิด ซ้าย ขวา และตรงกลาง แม้จะใช้แท็บเติมข้อความอัตโนมัติก็สวย
‫และอีกครั้ง เมื่อนำเข้าแล้ว เราสามารถคาดการณ์ด้วยโมเดลที่โหลดได้ของเรา
‫เลยเอามาให้ดูกันใหม่
‫ทำการประเมิน
‫Job lib คาดการณ์ job lib y กระจายเท่ากับงานที่โหลด lib model ทำนาย x ทดสอบที่ยอดเยี่ยม
‫จากนั้นอีกครั้งเราจะใช้การประเมินของเราก่อนเพื่อดูว่าสิ่งนี้มีประโยชน์อย่างไร
‫เรากำหนดฟังก์ชันนี้เมื่อสองสามวิดีโอที่แล้ว แต่ตอนนี้ เราได้ใช้งานมาแล้วอย่างน้อยครึ่งโหล
‫ทำให้เราไม่ต้องพิมพ์โค้ดซ้ำๆ กันซ้ำแล้วซ้ำเล่า
‫ดังนั้น job lib y จึงกระจายกะและป้อน
‫เราควรจะได้รับโหลด
‫โมเดล lib ของงานไม่ได้ถูกกำหนดไว้เมื่อเราสร้างโมเดลงานที่โหลดมาก มันอาจเปลี่ยนสิ่งนั้นเป็น
‫job lib แล้วสิ่งนี้น่าจะใช้ได้
‫มหัศจรรย์.
‫ถ้าเราเปรียบเทียบสิ่งนี้ นี่คือกับ job lib
‫เหล่านี้มีพิกเซล 78 69 ขีด 0 74 ขีด 0 82 ขีด 0 78 ติ๊ก
‫อีกครั้ง สิ่งเดียวกันกับ job lib เป็นพิกเซล
‫และตอนนี้คุณควรใช้อันไหน?
‫ตามเอกสารสินเชื่อกายสิทธิ์ มาดูกัน
‫CI ชุดเรียนรู้
‫การส่งออกแบบจำลอง
‫การส่งออกโมเดลโมเดล
‫วิริยะ.
‫นั่นคือคำที่ฉันกำลังมองหา
‫ดังนั้น อีกครั้ง หากคุณกำลังคิดบางอย่างที่คุณกำลังพยายามทำกับห้องสมุด
‫ถูกต้อง.
‫เพียงค้นหาชื่อห้องสมุด
‫นี่คือสิ่งที่ผมทำ
‫ฉันพิมพ์สินเชื่อกายสิทธิ์บันทึกแบบจำลอง
‫นั่นคือสิ่งที่ฉันต้องการจะทำ
‫ฉันจะมาที่เอกสาร
‫หลังจากฝึกรูปแบบการเรียนรู้ด้วยพลังจิตแล้ว ควรมีวิธีการคงไว้ซึ่งแบบจำลองนี้ไว้ใช้ในอนาคตโดยไม่ต้องฝึกใหม่
‫นั่นคือประโยชน์หลักของการบันทึกโมเดล
‫ถูกต้อง.
‫นี่คือตัวอย่าง
‫ดังนั้นคุณสามารถใช้ Pickle ในตัวของ Python ได้
‫นั่นคือสิ่งที่เราเห็น
‫และตอนนี้คุณยังสามารถใช้ในกรณีเฉพาะของ psychic learn ได้ มันอาจจะดีกว่าถ้าใช้ job libs แทนที่
‫pickle dump and load ซึ่งมีประสิทธิภาพมากกว่าในอ็อบเจ็กต์ที่มีอาร์เรย์จำนวนมาก
‫ตกลง.
‫ภายใน มักจะเป็นกรณีสำหรับตัวประมาณการเรียนรู้กายสิทธิ์พอดี
‫และนั่นคือสิ่งที่เรากำลังประหยัดในกรณีของเราใช่ไหม
‫เรากำลังบันทึกตัวประมาณการเงินกู้ซ็อกเก็ตที่ติดตั้งไว้ เค ก.
‫เจส
‫ตนเอง ซึ่งเป็นการค้นหากริดที่เราติดตั้งไว้
‫ลักษณนามป่าสุ่ม
‫แต่สามารถดองได้เฉพาะแผ่นดิสก์เท่านั้นและไม่สามารถเป็นสตริงได้
‫ดังนั้น ที่พูดนี้โดยพื้นฐานแล้ว บางครั้งถ้าโมเดลของคุณมีขนาดใหญ่ มันอาจมีประสิทธิภาพมากกว่าเพราะโมเดลประกอบด้วยอาร์เรย์จำนวนมาก
‫หรือที่เรียกว่ารูปแบบเป็นตัวเลข
‫นั่นคือสิ่งที่อาร์เรย์ numpy เหล่านี้เต็มไปด้วยภายใน
‫นั่นคือสิ่งที่ลักษณนามของเราอาจเต็มไปด้วยอาร์เรย์จำนวนมากที่มีรูปแบบระหว่างกัน
‫นั่นคือสิ่งที่เรียนรู้จากข้อมูล
‫สิ่งที่กำลังบอกคือถ้าโมเดลของคุณมีขนาดใหญ่ ในกรณีของเรา โมเดลของเราค่อนข้างเล็ก เพราะเราทำงานกับตัวอย่างเพียง
‫300 ตัวอย่างเท่านั้น
‫แต่ถ้ามีขนาดใหญ่ อาจใช้ job lib แทนพิกเซลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่า
‫นั่นคือสิ่งสำคัญที่ต้องกังวลเกี่ยวกับที่นั่น
‫ถูกต้องทั้งหมด
‫นั่นคือหัวใจสำคัญของการบันทึกและโหลดโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรม
‫อีกครั้งที่เราได้เก็บไว้ในไดเรกทอรีของเราที่นี่
‫ถ้าเราจำเป็นต้องแชร์โมเดลนี้ นั่นคือสิ่งที่เราสามารถส่งต่อไปยังแอปพลิเคชันการผลิตของเราหรือกับเพื่อนร่วมงานของเรา
‫เพื่อให้พวกเขาสามารถทำซ้ำงานของเราหรืออะไรทำนองนั้น
‫ตอนนี้เราอยู่ในบ้านจริงๆ
‫ต่อไป เราจะกลับมาตรวจสอบคุณอีกครั้งในรายการของเรา
‫เราจะมาดูกันว่าเราจะรวมมันทั้งหมดเข้าด้วยกันได้อย่างไร
‫ฉันจะไม่สปอยอะไรก่อนวิดีโอหน้า ดังนั้นควรพักก่อน
‫ลองบันทึกโมเดลที่เราฝึกโดยใช้ job label หรือ
‫แล้วพบกันใหม่ในวิดีโอหน้าครับ