‫Trong video cuối cùng, chúng ta đã thấy cách chúng ta có thể lưu mô hình tàu hiện có của mình vào một tệp, sau đó tải lại và sau đó đưa
‫ra một số dự đoán để nhận được kết quả chính xác giống như mô hình ban đầu mà chúng ta lưu
‫vào tệp.
‫Chúng tôi sử dụng Pickle để làm điều đó.
‫Trong video này, chúng ta sẽ xem cách chúng ta có thể làm điều tương tự với mô-đun Job Lib.
‫Và một lần nữa, nếu bạn không biết điều gì đó, bạn luôn có thể đi, công việc lib là gì?
‫Công việc lib chạy các chức năng của python như công việc đường ống.
‫Và bạn có thể xem qua tài liệu ở đây để xem cách bạn thực hiện.
‫Nhưng chúng ta hãy xem một ví dụ về cách chúng ta làm điều tương tự ở đây với mô-đun job lib.
‫Vì vậy, hãy tạo một tiêu đề.
‫Đi làm lib.
‫Thay đổi thành đánh dấu.
‫Nhấn shift và nhập.
‫Vì vậy, điều đầu tiên mà chúng tôi sẽ làm.
‫Chúng ta có thể đi từ job lib, import, dump và load.
‫Bạn có thể đoán được hai chức năng này làm gì.
‫Vì vậy, để lưu mô hình và tệp, chúng tôi sẽ kết xuất GCF vì chúng tôi sẽ lưu chính xác mô hình mà chúng tôi đã
‫làm với Pickle.
‫Vì vậy, bộ phân loại tìm kiếm lưới của chúng tôi, chúng tôi sẽ chuyển cho nó tên tệp và chúng tôi sẽ đi, geez,
‫mô hình rừng ngẫu nhiên, một công việc lib.
‫Vì vậy, đó là sự khác biệt ở đây.
‫Chúng tôi có thể chuyển cho nó một tên tệp.
‫Chúng ta phải đẩy ngang bằng với dưa chua.
‫Tất nhiên, chúng tôi đã sử dụng OpCo, viết tắt của pickle, nhưng với job lib, chúng tôi làm job lib.
‫Và bây giờ nếu chúng ta nhấn shift và vào đó, nó sẽ cung cấp cho chúng ta một chút sản lượng ở đây.
‫Bây giờ, nếu chúng ta quay lại thư mục làm việc của mình, chúng ta sẽ thấy điều tương tự.
‫Vì vậy, vài giây trước, chúng tôi có mô hình rừng ngẫu nhiên này, một công việc lib và một lần nữa, bạn có thể thay đổi tên tệp này thành bất
‫kỳ tên nào bạn muốn.
‫Hãy xem, bây giờ chúng tôi có khoảng nửa tá mô hình chỉ nằm trong thư mục làm việc của chúng tôi.
‫Tại thời điểm này, chúng tôi có thể chuyển chúng vào tệp của mô hình.
‫Vì vậy, chúng tôi trở lại đây.
‫Bây giờ, nếu chúng tôi muốn tải trong mô hình job lib của mình, bạn có thể đoán chúng tôi sử dụng chức năng nào để thực hiện
‫điều đó.
‫Nếu không, chúng ta sẽ đi qua nó.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ nhập một mô hình công việc đã lưu và chúng tôi sẽ nhập chính xác cùng một mô hình mà chúng tôi đã lưu.
‫Vì vậy, mô hình lib công việc được tải bằng tên tệp tải.
‫Chúng tôi chỉ cần chuyển cho nó tên tệp chính xác giống như những gì chúng tôi đã lưu nó.
‫Thật là ngẫu nhiên.
‫Chúng tôi sẽ có thể nhấn tab tự động hoàn thành công việc lib.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, đó là sẽ tải nó vào.
‫chúng ta có gì ở đây nào?
‫Chúng tôi đã bỏ lỡ một dấu phẩy đảo ngược.
‫Tên mùa thu, làm cho lỗi chính tả sang trái, phải và giữa, thậm chí sử dụng tính năng tự động hoàn thành tab, rất đẹp.
‫Và một lần nữa, sau khi được nhập, chúng tôi có thể đưa ra dự đoán với mô hình đã tải của mình.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem nó một lần nữa.
‫Đánh giá.
‫Dự đoán công việc lib công việc lib y spread tương đương với công việc được tải mô hình lib dự đoán x thử nghiệm tuyệt vời.
‫Và sau đó một lần nữa chúng tôi sẽ sử dụng đánh giá của chúng tôi trước khi xem điều này có ích như thế nào.
‫Chúng tôi xác định chức năng này một vài video trước đây, nhưng bây giờ chúng tôi đã sử dụng nó ít nhất nửa tá lần.
‫Và do đó, chúng ta không cần phải gõ ra nhiều đoạn mã khác nhau, cùng một đoạn mã lặp đi
‫lặp lại.
‫Vì vậy, công việc lib y lây lan và nhập cuộc.
‫Chúng ta nên tải.
‫Mô hình job lib không được xác định khi chúng tôi đang tạo mô hình công việc quá tải này, nó có thể thay đổi điều đó thành job
‫lib và sau đó điều này sẽ hoạt động.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, nếu chúng ta so sánh điều này, đây là với job lib.
‫Đây là với pixel 78. 69 đánh dấu 0. 74 đánh dấu 0. 82 đánh dấu 0. 78 đánh dấu.
‫Vì vậy, một lần nữa, điều tương tự với job lib dưới dạng pixel.
‫Và bây giờ bạn nên sử dụng cái nào?
‫Vâng, theo tài liệu cho vay tâm linh, chúng ta hãy xem xét.
‫Bộ CI học.
‫Xuất một mô hình.
‫Xuất một mô hình mẫu.
‫Tính bền bỉ.
‫Đó là từ mà tôi đang tìm kiếm.
‫Vì vậy, một lần nữa, nếu bạn đang nghĩ về điều gì đó mà bạn đang cố gắng thực hiện với một thư viện.
‫Đúng.
‫Chỉ cần tìm kiếm tên của thư viện.
‫Đây chính xác là những gì tôi làm.
‫Tôi gõ vào mô hình tiết kiệm cho vay tâm linh.
‫Đó là những gì tôi muốn làm.
‫Tôi sẽ đi đến tài liệu.
‫Sau khi đào tạo một mô hình học ngoại cảm, người ta mong muốn có một cách để duy trì mô hình đó để sử dụng trong
‫tương lai mà không cần phải đào tạo lại.
‫Đó là lợi ích chính của việc lưu một mô hình.
‫Đúng.
‫Vì vậy, đây là một ví dụ.
‫Vì vậy, bạn có thể sử dụng bộ gắp mô hình bền vững được xây dựng trong Python.
‫Đó là những gì chúng tôi đã thấy.
‫Và bây giờ bạn cũng có thể sử dụng trong trường hợp cụ thể của nhà ngoại cảm học, có thể tốt hơn là
‫sử dụng job libs thay thế pickle dump và load, điều này hiệu quả hơn trên các vật thể mang mảng lớn.
‫Được chứ.
‫Trong nội bộ, như thường lệ đối với các nhà ước lượng học ngoại cảm được trang bị.
‫Và đó là những gì chúng ta đang tiết kiệm trong trường hợp của mình, phải không?
‫Chúng tôi đang tiết kiệm một công cụ ước tính khoản vay phù hợp với ổ cắm a. k. một.
‫Trời ạ.
‫Tự, đó là tìm kiếm lưới phù hợp của chúng tôi.
‫Bộ phân loại rừng ngẫu nhiên.
‫Nhưng chỉ có thể dưa vào đĩa chứ không thể thành chuỗi.
‫Vì vậy, những gì điều này đang nói về cơ bản là đôi khi nếu mô hình của bạn lớn, nó có thể
‫hiệu quả hơn vì một mô hình được tạo thành từ các mảng lớn, hay còn gọi là các mẫu số.
‫Đó là những gì mà bên trong các mảng này chứa đầy.
‫Đó là những gì bộ phân loại của chúng tôi có thể chỉ chứa đầy các mảng trống khác nhau với các mẫu giữa chúng.
‫Đó là những gì nó học được từ dữ liệu.
‫Vì vậy, điều này nói lên rằng nếu mô hình của bạn lớn, trong trường hợp của chúng tôi, các mô hình của chúng tôi tương
‫đối nhỏ vì chúng tôi chỉ làm việc với 300 mẫu hoặc hơn.
‫Nhưng nếu nó lớn, có thể sử dụng job lib over pixel sẽ hiệu quả hơn.
‫Đó là điều chính cần lo lắng về ở đó.
‫Được rồi.
‫Vì vậy, đó là điểm mấu chốt của việc lưu và tải một mô hình được đào tạo.
‫Một lần nữa, chúng tôi đã lưu trữ chúng trong thư mục của chúng tôi ở đây.
‫Nếu chúng tôi cần chia sẻ mô hình này, đó là thứ chúng tôi có thể chuyển cho ứng dụng sản xuất của mình hoặc cho đồng nghiệp
‫của chúng tôi để họ có thể tái tạo công việc của chúng tôi hoặc những thứ tương tự.
‫Bây giờ chúng tôi thực sự, thực sự trên sân nhà.
‫Tiếp theo, chúng tôi sẽ kiểm tra lại bạn tại danh sách của chúng tôi.
‫Chúng tôi sẽ kiểm tra cách chúng tôi có thể kết hợp tất cả lại với nhau.
‫Tôi sẽ không làm hỏng bất cứ điều gì trước video tiếp theo, vì vậy hãy giải lao nhanh.
‫Cố gắng lưu một trong các mô hình mà chúng tôi đã đào tạo bằng cách sử dụng nhãn công việc hoặc.
‫Và hẹn gặp lại các bạn trong video tiếp theo.