‫Maravilhoso.
‫Isso levou cerca de cinco minutos na minha máquina.
‫Agora, novamente, isso realmente vai depender de quanto tempo temos quantos arquivos existem, perto de dez mil imagens
‫no arquivo de teste e mais de 10.000 imagens no arquivo de treinamento.
‫Mas se dermos uma olhada aqui, começamos com o arquivo zip.
‫Em seguida, executamos este comando para descompactá-lo.
‫E agora temos envios de amostras, rótulo ESV, trem CSFI e teste.
‫E se voltarmos para nossa máquina local, podemos ver que temos as mesmas pastas aqui.
‫É como se tivéssemos acabado de descompactar o arquivo.
‫Em nossa máquina local, mas fizemos isso no Google Drive e agora podemos acessar esses arquivos no CoLab se voltarmos
‫para Kagle, temos exatamente as mesmas fontes de dados aqui.
‫Agora, novamente, você poderia ter feito isso com a API Kagle, mas estou apenas mostrando a você, se e se
‫você não tivesse um conjunto de dados que estava no Kagle, esta é apenas uma maneira de colocar os dados em seu bloco de notas do Google
‫CoLab do Google Drive.
‫E se voltarmos para o nosso Google Drive, voltaremos para Dog Vision, dê uma olhada na pasta de
‫teste.
‫Podemos ver como são algumas das imagens.
‫Mas, novamente, não estamos realmente preocupados em vê-los no Google Drive, estamos mais preocupados
‫em vê-los no Google.
‫Percorremos as etapas que precisávamos em nossa configuração.
‫Nosso projeto para nós está preparando nossos dados.
‫Vamos ver como podemos interagir com o código.
‫Portanto, agora que nossos dados estão em nosso caderno de laboratório, vamos terminar de configurá-lo e prepará-lo para este
‫projeto.