‫Merveilleux.
‫Cela a donc pris environ cinq minutes sur ma machine.
‫Maintenant, encore une fois, cela dépendra vraiment de combien de temps nous serons combien de fichiers il y a loin, près de
‫dix mille images dans le fichier de test et plus de 10000 images dans le fichier d'entraînement.
‫Mais si nous regardons ici, nous avons commencé avec le fichier zip.
‫Ensuite, nous avons exécuté cette commande pour le décompresser.
‫Et maintenant, nous avons des exemples de soumissions, une étiquette ESV, un train CSFI et un test.
‫Et si nous revenons à notre machine locale, nous pouvons voir que nous avons les mêmes dossiers ici.
‫C'est donc comme si nous venions de décompresser le fichier.
‫Sur notre machine locale, mais nous l'avons fait dans Google Drive et maintenant nous pouvons accéder à ces fichiers dans CoLab si nous
‫revenons à Kagle, nous avons exactement les mêmes sources de données ici.
‫Maintenant, encore une fois, vous auriez pu le faire avec l'API Kagle, mais je ne fais que vous montrer, si
‫et si vous n'aviez pas un ensemble de données qui se trouvait sur Kagle, ce n'est qu'un moyen d'obtenir des données dans votre bloc-notes Google CoLab à
‫partir de Google Drive.
‫Et si nous revenons dans notre Google Drive, nous revenons à Dog Vision, jetez un œil au dossier de
‫test.
‫Nous pouvons voir à quoi ressemblent certaines images.
‫Mais encore une fois, nous ne sommes pas vraiment inquiets de les regarder dans Google Drive, nous sommes plus
‫inquiets de les regarder dans Google.
‫Nous avons suivi les étapes nécessaires à notre mise en place.
‫Notre projet pour nous est de préparer nos données.
‫Voyons comment nous pouvons interagir avec le code.
‫Alors maintenant que nos données sont dans notre cahier de laboratoire, finissons de les configurer et de les préparer pour
‫ce projet.