‫好吧, 我会的
‫我只想给予大家快速了解一下我们在这一部分要做的工作｡
‫我们将使用迁移学习和TensorFlow 2｡ 0对不同犬种进行分类｡
‫我们将以一个完整的端到端多类分类问题来结束｡
‫一个示例项目｡
‫现在我选择这样做, 因为我认为学习任何东西的最好方法是亲自动手｡
‫当然, 现在我不指望你把我们所谈的一切都记在心里｡
‫更重要的是思考我们将要经历的原则｡
‫所以, 如果我们回到工作流程, 提醒自己, 如果我们选择机器学习模型,
‫从事某个项目, 我们有什么样的数据？
‫是结构化数据吗？
‫那么, 我们应该选择一个更适合结构化数据的模型,
‫我们应该提醒自己, 在机器学习中, 我们必须把我们的结构化数据转化为数字形式｡
‫所以这些是我们必须思考的原则｡
‫非结构化数据也是如此｡
‫嘿, 如果我们要处理非结构化数据,
‫比如图像, 这就是我们要处理的数据, 我们可能应该使用深度学习或迁移学习模型, 对吗？
‫就像神经网络一样｡
‫为此, 我们可以使用TensorFlow或通过TensorFlow Hub进行迁移学习, 这也是我们在本项目中要做的｡
‫再说一次, 我们的机器学习模型, 即使是迁移学习, 仍然不能看图像,
‫除非它们是数字形式的｡
‫在我们的例子中, 由于我们使用的是TensorFlow, 因此它们必须是增强型的｡
‫这些就是我希望你们开始思考的原则｡
‫现在, 我们要做的是, 像往常一样, 当我们开始一个新项目时, 我们要做的是建立我们的项目工作空间｡
‫现在, 我们已经按照传统的方式完成了这一过程, 我们已经有了自己的计算机,
‫我们已经下载并安装了一个迷你版的Conda, 我们已经在一个项目文件夹中开始了一个新项目, 我们已经在一个环境中放置了一些数据和一个Jupyter笔记本电脑,
‫然后我们已经在我们的环境中建立了我们的编码库｡
‫现在, 让您大吃一惊的是, CoLab为我们完成了所有这些步骤,
‫这就是这款笔记本电脑的内置方式｡
‫这是谷歌合作实验室, 但它看起来像一个木星笔记本电脑｡
‫现在, 您可能会问, 为什么我们不从一开始就使用CoLab？
‫好吧, CoLab非常适合我们即将进行的项目｡
‫但有时候您正在进行的项目不能与CoLab一起使用｡
‫这就是您要执行的工作流程｡
‫现在我们需要一个CPU, 一个能快速进行数值计算的计算机硬件｡
‫这就是为什么我们选择使用CoLab, 因为它是一个运行在谷歌服务器上的Jupyter笔记本电脑,
‫它让我们可以访问免费的GPU｡
‫稍后我们将了解如何设置｡
‫我们到底在做什么？
‫让我们快速浏览一下｡
‫我们去参加卡格尔犬品种鉴定比赛｡
‫所以如果我们看这里｡
‫我们要做的是确定图片中狗的品种｡
‫因此, 因为我们使用的是图像, 所以它是非结构化数据｡
‫所以如果我们看一下这个, 我们会看到数据｡
‫那么, 如果我们查看数据源, 我们该怎么做？
‫我们将下载标签CSV｡
‫我们要下载所有这些｡
‫所以我们有了测试｡
‫这些是一些用于测试的图像, 然后是一些用于训练的图像｡
‫所以如果你去cable. com, 斜杠C, 斜杠狗品种ID, 在它们的斜杠数据中有连字符, 这就是我们得到数据的地方｡
‫我现在登录这里下载数据｡
‫我刚刚登录, 现在我要单击“全部下载”｡
‫真漂亮｡
‫所以这需要几分钟的时间｡
‫我将暂停视频, 直到下载完成, 然后我们将看看我们可以做什么｡
‫好极了｡
‫我刚从Kaggle下载完｡
‫以我的网速, 这花了几分钟｡
‫现在我在这里向大家展示的是, 下载数据只是一种选择｡
‫您可以随时使用Kaggle API｡
‫现在, 如果你点击这个小问号, 同样, 网站就在这里｡
‫这将为您给予一些关于如何使用Kaggle API的文档, 它在Google CoLab中工作｡
‫然而, 我选择这样做是因为如果你想处理你自己的自定义数据集, 比如一个不在Kaggle上托管的数据集,
‫这是一种方法｡
‫实际上, 如果我们搜索我们的Google colab i o, 会有一个笔记本示例｡
‫我们走吧｡
‫我将在参考资料部分链接这篇文章｡
‫就在那儿｡
‫Google CoLab中的示例笔记本电脑｡
‫谷歌合作实验室的例子很棒｡
‫所以如果你谷歌一些东西去CoLab, 我只是谷歌了io｡
‫这些都是合理的木星笔记本｡
‫马上就好｡
‫所以这会给予我们对如何加载外部数据有一点了解, 因为, 记住,
‫机器学习的目的就是让我们的数据做好准备｡
‫我们如何将外部数据从本地驱动器､ 驱动器表和云存储加载到我们的CoLab笔记本中？
‫那么, 我们如何才能将这个zip文件夹放入我们的colab笔记本中呢？
‫这个演示将向我们展示, 但我只想向你们展示我们将如何做｡
‫所以我们要去CoLab.搜索谷歌｡ com的网站｡
‫您需要一个Google帐户｡
‫所以我们要开始一个新的Python 3笔记本｡
‫现在, 如果你想要一些例子, 这里有一大堆｡
‫请随时搜索它们, 并在您自己的时间检查它们｡
‫但我们要开始一个新的Python三笔记本｡
‫真漂亮｡
‫你看那个｡
‫这和我们对木星的研究很相似｡
‫现在有一些不同的命令和一些不同的东西, 与我们的木星笔记本略有不同｡
‫但我们在木星所做的主要前提｡
‫它会转到CoLab｡
‫所以如果我们想写代码, 我们可以导入熊猫作为PD移位, 然后输入｡
‫我们可以去麻木｡
‫导入numpy是np移位并回车｡
‫如果我们想添加一个带有标记的文本单元格, 我们可以去｡
‫这是一个collab笔记本轮班和输入c就像一个Jupyter笔记本｡
‫现在有一些细微的差别, 我们将在下一个视频中看到｡
‫所以在这一个中, 我们只是下载了数据｡
‫我在我的下载文件夹里找到了｡
‫现在, 我们已经看到了一个示例, Google CoLab笔记本, 说明了如何将外部数据加载到Google CoLab笔记本中｡
‫我们已经看到了我们正在朝着这个方向努力｡
‫我把这个项目叫做狗的视觉｡
‫我喜欢这个名字, 因为我们试图在图像中识别不同的狗品种｡
‫但又不至于糟蹋得太厉害｡
‫在Google CoLab中启动您自己的CoLab笔记本电脑, 我们将在下一个视频中再见｡