‫Maravilloso.
‫Eso tardó unos cinco minutos en mi máquina.
‫Ahora, nuevamente, esto realmente dependerá de cuánto tiempo tengamos, cuántos archivos hay, cerca de diez mil imágenes en
‫el archivo de prueba y más de 10000 imágenes en el archivo de entrenamiento.
‫Pero si echamos un vistazo aquí, comenzamos con el archivo zip.
‫Luego ejecutamos este comando para descomprimirlo.
‫Y ahora tenemos presentaciones de muestra, etiqueta ESV, entrenamiento y prueba CSFI.
‫Y si volvemos a nuestra máquina local, podemos ver que tenemos las mismas carpetas aquí.
‫Así que es como si hubiéramos descomprimido el archivo.
‫En nuestra máquina local, pero lo hemos hecho en Google Drive y ahora podemos acceder a estos archivos en CoLab si
‫volvemos a Kagle, tenemos exactamente las mismas fuentes de datos aquí.
‫Ahora, nuevamente, podría haber hecho esto con la API de Kagle, pero solo le estoy mostrando, si no
‫tuviera un conjunto de datos que estuviera en Kagle, esta es solo una forma de obtener datos en su computadora portátil Google CoLab
‫desde Google Drive.
‫Y si volvemos a Google Drive, volvemos a Dog Vision, echemos un vistazo a la carpeta de
‫prueba.
‫Podemos ver cómo se ven algunas de las imágenes.
‫Pero nuevamente, no estamos realmente preocupados por verlos en Google Drive, estamos más preocupados
‫por verlos en Google.
‫Hemos seguido los pasos necesarios en nuestra configuración.
‫Nuestro proyecto para nosotros es preparar nuestros datos.
‫Veamos cómo podemos interactuar con el código.
‫Entonces, ahora que nuestros datos están en nuestro cuaderno de laboratorio, terminemos de configurarlos y prepararlos para este
‫proyecto.