‫Ora che abbiamo i dati pronti nel nostro taccuino di laboratorio e in Google Drive, ripuliamo il nostro taccuino
‫e mettiamolo in funzione per i nostri passaggi che intraprendiamo su un nuovo sistema di progetto.
‫Quindi quello che abbiamo fatto, abbiamo CoLab.
‫Abbiamo creato una nuova cartella di progetto.
‫Abbiamo i nostri dati lì dentro.
‫In realtà non abbiamo davvero bisogno di creare un ambiente di strumenti perché CoLab ne ha già
‫installati molti per noi.
‫Proviamo comunque ad importarne qualcuna, perché cosa stiamo facendo?
‫Stiamo lavorando con Tensor Flow.
‫E questo è quello che stiamo facendo per mettere i nostri dati in tempi verbali.
‫Sì, useremo densify per questo e useremo Tensor Flow Hub per scegliere un modello.
‫Che ne dici di preparare il nostro notebook per quei due in questo video?
‫Sembra una buona idea.
‫Torniamo a CoLab.
‫Quello che possiamo fare, possiamo prevederlo perché non abbiamo bisogno di eseguire questo comando.
‫Potremmo eliminare la cella o per ora ci limiteremo a commentare.
‫Quindi esegui quello.
‫Possiamo chiuderlo, sbarazzarci di quello, semplicemente riordinando il nostro nopal, preparandolo o potremmo farlo
‫a Texel.
‫E lo sposteremo lassù e inserirò il titolo lì, quindi andremo a mettere una piccola
‫emoji perché è carino e divertente.
‫Quindi andremo alla fine.
‫Classificazione multiclasse delle razze canine.
‫Andare.
‫C'è questo notebook costruisce un end-to-end.
‫Classificatore di immagini multiclasse utilizzando Tenzer Flow 2. 0 e Tancer Flow Hub.
‫Meraviglioso.
‫E quindi mettiamo le nostre piccole intestazioni qui, quindi problema.
‫Valutazione dei dati e poi caratteristiche.
‫Quindi questo è, di nuovo, dal nostro flusso di lavoro in sei fasi, quindi potremmo inserirne uno a.
‫Tre.
‫Per.
‫Quindi il problema è identificare la razza di un cane data l'immagine di un cane.
‫Ora ci sono centoventi cani diversi.
‫So se riesci a identificare così tante razze, ma io di certo no.
‫Quindi immagina che tutto questo mi sia successo l'altro giorno, proprio mentre ero seduto al bar e un
‫cane passa e non riesco nemmeno a ricordare il nome del marchio, ma qualcuno accanto a me ha detto, oh, facciamone uno.
‫Quello è un terrier australiano.
‫Bene, questo ha senso perché sono australiano.
‫Quello è un terrier australiano.
‫Sono tipo, wow, come facevo a saperlo?
‫E poi mi sono reso conto di conoscere solo tre razze di cani come pastore tedesco, labrador, beagle.
‫L'ho preso solo perché lo sto leggendo.
‫E quindi questo è ciò che la visione del cane potrebbe essere utile se stessimo cercando di costruire qualcosa che potrebbe identificare se ero
‫seduto in quel bar e ho scattato una foto di quel cane, potrebbe il mio modello di apprendimento automatico, quello che
‫costruiremo .
‫Dimmi che razza era.
‫Quindi questo è il nostro problema.
‫È come se questa fosse la nostra dichiarazione.
‫Quando sono seduto al bar e scatto una foto di un cane, voglio sapere di che razza di cane si tratta.
‫Questo è il nostro problema.
‫Lo mettiamo in termini di vita reale.
‫Destra.
‫E ora dove sono i nostri dati?
‫Possiamo ottenere i nostri dati.
‫Metteremo solo un link qui da Kagle.
‫Quindi i dati che stiamo usando provengono dal concorso per l'identificazione delle razze canine di Cagle.
‫E metteremo un link qui.
‫Valutazione, qual è la nostra valutazione?
‫Quindi, nella nostra testa, voglio che ci pensi prima ancora di guardare Kagle perché stiamo
‫lavorando sulla classificazione.
‫Qual è una buona metrica di valutazione per il rendimento della vista del nostro cane?
‫Bene, una delle metriche predefinite per la classificazione è l'accuratezza.
‫Quindi, se potessimo essere abbastanza precisi nel prevedere quale cane è in una foto, questa è una metrica abbastanza buona.
‫Ma vediamo cosa dice Kagle.
‫Quindi, se andiamo alla valutazione generale.
‫Gli invii vengono valutati sulla perdita di log multiclasse.
‫Hmm, qual è quella tra la probabilità prevista e l'obiettivo osservato?
‫Bene, c'è un link qui, quindi facciamo clic su di esso.
‫Bene, bene, bene, queste sono cose con cui avrai a che fare nella vita reale, giusto?
‫Non andrai mai sulla strada giusta per l'occhio e mi piace il modo in cui l'hanno fatto con i dati
‫lì.
‫Bene, logline multiclasse, diamo un'occhiata all'esempio.
‫Abbiamo io. D. , che è questa lunga stringa, abbiamo una razza di cane qui, Affan Pinscher.
‫Non prendermi in giro per non aver esaurito le stampe a mano afghana, è facile da pronunciare e zero
‫virgola zero otto tre zero virgola zero.
‫Questi sembrano probabilità di previsione di output di un modello e quali sono.
‫Quindi eccoci qui.
‫Se potessi leggere solo questo, ricorda, in caso di dubbio, leggi la documentazione o esegui il codice o per ogni immagine
‫nel set di test, devi prevedere una probabilità per ciascuna delle diverse razze.
‫Il file dovrebbe contenere un'intestazione e avere il formato seguente.
‫OK, quindi questo è ciò a cui stiamo lavorando se volessimo presentare una richiesta.
‫Questa competizione è chiusa, quindi è una competizione di previsione del playground, ma possiamo ancora presentare una richiesta.
‫Lavoriamo in tal senso.
‫E questo è il tipo di file di cui abbiamo bisogno.
‫Va bene.
‫Quindi, se torniamo indietro, dove eravamo?
‫Valutazione della vista del cane.
‫La valutazione è un file con le probabilità di previsione per ogni razza di cane di ogni immagine di prova.
‫E poi andiamo qui.
‫Lo copieremo, lo metteremo nella visione del cane, quindi se mai avessimo bisogno di tornare, possiamo e poi alcune
‫caratteristiche dei dati.
‫Bene, sappiamo che le immagini, quindi, non sono strutturate.
‫Ma diamo un'occhiata ai nostri dati.
‫Abbiamo centoventi diverse razze di cani, quindi ci sono centoventi classi
‫diverse, le copierò.
‫Alcune informazioni sui dati.
‫Abbiamo a che fare con le immagini, e questo è il modo in cui voglio che inizi a pensare a diversi progetti, giusto?
‫Non è necessario che questo sia formale quando avrai fatto pratica con i problemi, non avrai
‫bisogno di scriverlo.
‫Ma questa è una buona abitudine da avere, è che stai comunicando il tuo lavoro non solo agli altri.
‫Ad esempio, se dovessi condividere questo taccuino, anche questa è una cosa davvero interessante di CoLab.
‫Puoi condividerli, ma è comunicarlo a te stesso.
‫Quindi sai a cosa stai lavorando per i dati non strutturati.
‫Quindi i dati non strutturati sono tutto ciò che non si trova in un frame di dati.
‫Quindi niente righe e colonne.
‫Abbiamo a che fare con immagini, dati non strutturati.
‫Quindi probabilmente è meglio usare il deep learning transfer learning, che è l'argomento di questo progetto.
‫Cos'altro c'è sui dati?
‫Esistono centoventi razze di cani e, poiché è
‫una classificazione multiclasse, significa che ci sono centoventi classi diverse.
‫Ora, se ci fossero solo due razze canine, sarebbe una classificazione binaria.
‫Se ricordi il nostro progetto sulle malattie cardiache, quella era una classificazione binaria.
‫Quindi, se qualcuno ha una malattia cardiaca o no.
‫Quindi se torniamo.
‫Etichetta, CSFI, quindi diecimiladuecentoventidue valori univoci.
‫OK.
‫Quindi questo significa che suppongo che ci siano diecimiladuecentoventidue immagini diverse.
‫Ok, quindi diecimila immagini di addestramento, sai, quello che potremmo essere in grado di fare è che se abbiamo questo localmente
‫è andare a comandare io su quello.
‫Boom.
‫Guarda, grazie, Mac OS, potresti essere in grado di farlo in Windows, non ne sono del tutto sicuro.
‫Abbiamo diecimilatrecentocinquantotto elementi e vediamo se la mia teoria era
‫corretta, diecimiladuecentoventitré trascina.
‫Hmm.
‫Mi chiedo cosa sia, da dove provenga quella piccola discrepanza.
‫Giusto.
‫Lo scopriremo.
‫Non siamo preoccupati per questo ora.
‫Siamo cuochi, non chimici.
‫Sono circa diecimila.
‫Inoltre, immagini nel set di allenamento, ci sono circa 10.000 immagini in più nel set di prova.
‫Queste immagini hanno etichette.
‫Queste immagini non hanno etichette perché vorranno prevederle meravigliose, quindi siamo noi che allestiamo il nostro spazio di progetto e ora so che
‫all'inizio abbiamo detto che avremmo importato, tendendo a fluire.
‫Ma ciò che è più importante è capire quale problema stiamo effettivamente cercando di risolvere
‫prima di iniziare a portare i nostri strumenti.
‫Quindi, se andiamo qui, decomprimi i dati caricati in Google Drive.
‫Meraviglioso.
‫Quindi eliminerò questa cella.
‫Cosa dovremmo fare adesso?
‫Importanza emotiva della vita, perché è su questo che stiamo lavorando, giusto?
‫Torniamo al nostro keynote.
‫Questo è il nostro flusso di lavoro, lavorare con dati non strutturati.
‫Quindi preparate i nostri dati, li abbiamo caricati su Google Drive, corretto, entrando in Tensas,
‫useremo Ted per volare per quello e tendere a flow hub.
‫Quindi è quello che proveremo a fare.
‫Potremmo anche provare a importare il flusso di Tenzer.
‫Hub di flusso intensivo, come potremmo farlo in modo che tu possa farlo, se hai qualche domanda, sai come
‫importare tende a scorrere.
‫Lo so già.
‫Quindi ho solo intenzione di mostrarti.
‫Ma questo è solo un esempio.
‫In realtà, stiamo lavorando in CoLab, quindi è meglio essere un po' più specifici in Google CoLab, è proprio quello che
‫cercherei su Google.
‫Oh, guardalo, un bel video.
‫Oh, questo è il vecchio logo che tende a seguire.
‫Quindi, se vedi quel logo, è il vecchio logo densify.
‫Abbiamo a che fare con Tenafly 2. 0.
‫Quindi vogliamo.
‫Le importazioni tendono a
‫confluire in CoLab.
‫Mettiamo un piccolo titolo qui.
‫Esci, spazi di lavoro pronti.
‫Ora, anche la cosa bella di CoLab, piccola curiosità, è che una volta che fai i titoli nelle
‫loro celle, ottieni questa piccola sezione qui così possiamo andare proprio in cima o potremmo tornare a
‫questa sezione.
‫Quindi questo è ciò che faremo in tutto questo è semplicemente navigare attraverso questo.
‫Quindi vogliamo preparare il nostro spazio di lavoro.
‫L'importazione, bella e semplice, tende a fluire come T. F..
‫Se ti piacciono i pazzi, il PDA di ENPI Panda Ted T. F. è l'abbreviazione di flusso tensoriale.
‫Vogliamo andare a stampare T. F. versione.
‫E ora questo ci dirà quale versione perché stiamo cercando di passare a oh, e guarda questo
‫completamento automatico di Google CoLab al tocco.
‫Grazie.
‫Ma cercheremo di evitare l'uso del completamento automatico perché vogliamo esercitarci a scrivere il codice da soli.
‫Vediamo cosa succede.
‫Oh.
‫Leggi il testo.
‫Troppe sottolineature che è il primo errore.
‫Oh, ci siamo persi quel testo rosso.
‫Esatto, ti mostrerò che ricomincerò il mio tempo di esecuzione.
‫Ricorda, se mai dovessi vedere cosa ho appena fatto, se mai dovessi vedere questo venire fuori, potresti dover andare
‫in runtime, riavviare il runtime.
‫Ma ti mostrerò solo che non dobbiamo preoccuparci di quella cella perché abbiamo già NZF e ti mostriamo
‫questo testo rosso.
‫Speriamo che si ripresenti.
‫Boom.
‫Questo è quello che stiamo cercando.
‫Quindi la versione predefinita di Tenzer flowing CoLab passerà presto a Tensor flow due punto X..
‫Questo è quello che vogliamo.
‫La nuova versione di 10 a flusso.
‫Diciamo che potresti, se guarderai questo video in futuro, potresti già avere un flusso verso il punto X o due
‫punti qualunque.
‫Dobbiamo indicare qualcosa perché lo sto eseguendo, non è ancora passato in CoLab, quindi sto
‫usando T. F. uno virgola cinque, che non è quello che vogliamo.
‫Vogliamo il 2. 0 versione.
‫Vedrò nel prossimo video.
‫Ti mostrerò un piccolo trucco se non devi ancora volare per far notare.
‫Se continui, salta il video successivo.
‫Ma se non guardi il prossimo video.