‫现在, 我们已经在CoLab笔记本和Google云端硬盘中准备好了数据｡
‫让我们把笔记本整理一下, 把它拿来｡
‫让它更好地为我们在新项目系统中采取的步骤做好准备｡
‫我们已经建立了CoLab, 创建了一个新的项目文件夹, 并在其中存放了数据｡
‫实际上, 我们并不需要创建一个工具环境, 因为CoLab已经为我们安装了很多工具｡
‫不管怎样, 让我们试着导入一些, 因为我们在做什么？
‫我们正在使用TensorFlow, 这就是我们将数据转换为时态的方法｡
‫是的, 我们将使用TensorFlow来实现这一点, 我们将使用TensorFlow Hub来挑选模型｡
‫在本视频中, 我们也为笔记本电脑设置这些功能如何？
‫听起来是个好主意｡
‫我们回到合作实验室
‫我们可以做的是, 我们可以美化它, 因为我们不需要运行这个zip命令｡
‫我们可以删除该单元格, 或者暂时将其注释掉｡
‫那就去查｡
‫我们可以结束这一切｡
‫把它扔掉｡
‫只是整理一下我们的笔记本, 准备一下｡
‫我们可以添加一个文本单元格｡
‫我们要把它移到上面, 我把标题放在这里.
‫所以我们要去, 我会放一个小表情符号, 因为它很好, 很有趣｡
‫所以我们要首尾相连｡
‫狗的品种分类和走多类｡
‫本笔记本构建了一个端到端｡
‫使用TensorFlow 2的多类图像分类器｡ 0和TensorFlow集线器｡
‫好极了｡
‫所以我们把标题写在这里｡
‫所以问题｡
‫数据评估, 然后是特性｡
‫这也是我们的六步工作流程｡
‫所以我们可以在这里放一个｡
‫三个｡
‫为｡
‫所以问题是根据一张狗的图片来识别狗的品种｡
‫现在有120只不同的狗｡
‫我不知道你能不能分辨出那么多品种, 但我肯定不能｡
‫想象一下我那天遇到的事, 对吧？
‫我坐在咖啡馆里, 一只狗从我身边走过, 我甚至记不起狗的名字, 但我旁边的一个人说, 哦,
‫那是让我们编一个｡
‫那是一只澳大利亚梗｡
‫嗯, 这说得通, 因为我是澳大利亚人｡
‫那是一只澳大利亚梗｡
‫我说, 哇｡
‫他们怎么知道的？
‫然后我意识到我只知道三个狗品种像德国牧羊犬, 拉布拉多犬, 比格犬｡
‫我读到这篇文章才知道的｡
‫所以这就是狗的视觉可以用来做的如果我们试图建立一些可以识别的东西｡
‫如果我坐在咖啡馆里给那只狗拍了张照片, 我的机器学习能不能模拟出我们要造的那只狗,
‫告诉我它是什么品种｡
‫这就是我们的问题｡
‫就像我们的宣言一样｡
‫当我坐在咖啡馆里给狗拍照时, 我想知道它是什么品种的狗｡
‫这是我们的问题｡
‫我们把它放在真实的生活中, 对不对？
‫现在我们的数据在哪里？
‫我们可以得到我们的数据｡
‫我们在这里放一个来自Kaggle的链接｡
‫所以我们使用的数据来自凯尔的狗品种鉴定比赛｡
‫我们在这里放一个链接｡
‫评估｡
‫我们的评价是什么？
‫所以在我们的头脑中, 我希望你们在我们研究Kaggle之前先考虑一下这个问题, 因为我们正在研究分类｡
‫什么是一个很好的评估指标, 如何以及我们的狗的视力是执行？
‫准确性是分类的默认标准之一, 对吧？
‫所以如果我们能很准确地预测照片中的狗是什么, 这是一个很好的指标｡
‫但让我们看看卡格尔怎么说｡
‫所以如果我们进行总体评估｡
‫根据多类日志损失对提交的文件进行评估｡
‫嗯嗯嗯
‫那是什么？
‫在预测的概率和观察到的目标之间？
‫这里有个链接, 我们点击一下.
‫Malte好吧, 这些都是你在真实的生活中必须面对的事情, 对吗？
‫你永远不会走上正确的道路｡
‫我喜欢他们用数据做到这一点｡
‫嗯, 多类日志丢失｡
‫让我们来看看这个例子｡
‫我们有一个ID, 就是这么长的字符串｡
‫我们这里有一个狗品种｡
‫伊森·品彻｡
‫别嘲笑我不会念阿富汗的手势｡
‫这个更容易发音｡
‫和0｡ 0083.
‫0. 0.
‫嗯嗯嗯
‫这些看起来像是模型的输出预测概率, 它们是什么｡
‫我们开始吧｡
‫如果我能读一下这个｡
‫请记住, 如果有疑问, 请阅读文档或运行代码, 或者对于测试集中的每个图像,
‫您必须预测每个不同品种的概率｡
‫该文件应包含标头并具有以下格式｡
‫好吧, 这就是我们的目标｡
‫如果我们想提交的话｡
‫这场比赛是封闭的, 所以这是一个操场预测比赛｡
‫但我们仍然可以提交｡
‫让我们朝着这个方向努力｡
‫这就是我们需要的文件类型｡
‫好吧, 如果我们回到过去, 我们在哪里？
‫犬视力评价｡
‫该评估是一个文件, 其中包含h个测试图像的每个狗品种的预测概率｡
‫然后我们到这里｡
‫我们会复制它, 把它放到狗的视野里｡
‫所以如果我们需要回来, 我们可以｡
‫然后是一些特征的数据｡
‫我们知道这些图像是非结构化的｡
‫但让我们来看看我们的数据｡
‫我们有120种不同品种的狗, 所以有120个不同的类别｡
‫我会收到的｡
‫有关数据的一些信息｡
‫我们在处理图像｡
‫这就是我希望你们开始思考不同项目的方式｡
‫好吧, 我知道了
‫你不需要, 在你练习解决问题的时候, 这不需要像正式的那样｡
‫你不需要写出来｡
‫但这是一个好习惯, 因为你不仅仅是在与别人交流你的工作｡
‫就像我们分享这个笔记本｡
‫这也是CoLab的一个很酷的地方｡
‫你可以分享它们, 但这是与你自己交流, 这样你就知道你在朝着什么方向努力｡
‫非结构化数据｡
‫因此, 非结构化数据就是任何不在数据框架中的数据｡
‫所以没有行和列｡
‫我们要处理的是图像和非结构化数据｡
‫所以我们最好使用深度学习和迁移学习, 这就是这个项目的全部内容｡
‫关于数据还有什么？
‫狗有120个品种, 因为它是多分类的, 这意味着有120个不同的类别｡
‫现在, 如果只有两个狗品种, 这将是二元分类｡
‫如果你还记得我们关于心脏病的项目, 那是二元分类｡
‫所以不管一个人有没有心脏病｡
‫所以如果我们回来｡
‫将CSB标记为10, 222个唯一值OC｡
‫这意味着我猜有10,222个不同的图像｡
‫好吧, 我会的
‫所以有一万张训练图像
‫你知道, 我们可以做的是, 如果我们有这个本地是去命令I在那｡
‫炸弹｡
‫你看那个｡
‫谢谢你, 麦克
‫OS, 你也许可以在Windows中做到这一点｡
‫我不完全确定｡
‫我们有10,358个项目, 让我们看看我的理论是正确的｡
‫10,223人在训练中｡
‫嗯嗯嗯
‫我想知道那是什么｡
‫这小小的出入就是从那里来的｡
‫没关系的｡
‫我们会想出办法的
‫我们现在不担心这个｡
‫我们是厨师, 不是化学家｡
‫大约有一万个｡
‫加上训练集中的图像｡
‫测试集中大约有10, 000多张图像｡
‫这些图像有标签｡
‫这些图像没有标签, 因为我们想要预测它们｡
‫好极了｡
‫这是我们建立的项目空间｡
‫现在我知道,
‫在一开始我们说我们要导入TensorFlow, 但更重要的是在我们开始引入工具之前, 让我们了解我们实际上要解决的问题｡
‫所以如果我们在这里, 解压缩上传的数据到谷歌驱动器, 太棒了｡
‫所以我要删除这个单元格｡
‫我们现在该怎么办？
‫我们也可以导入TensorFlow, 因为这是我们正在使用的, 对吗？
‫我们回到主题演讲｡
‫这是我们的工作流程｡
‫我们正在处理非结构化数据｡
‫准备好数据｡
‫我们已经上传到Google云端硬盘了｡
‫正确｡
‫用时态｡
‫我们将为此使用TensorFlow和TensorFlow集线器｡
‫所以这就是我们可能会尝试做的｡
‫我们不妨尝试导入TensorFlow｡
‫和TensorFlow集线器｡
‫我们该怎么做呢？
‫所以你才能这么做｡
‫如果您有任何问题, 请转到如何导入TensorFlow｡
‫我已经知道了｡
‫所以我就给你们看一下｡
‫但这只是一个例子｡
‫实际上, 我们是在CoLab中工作的, 所以在Google CoLab中最好更具体一点｡
‫这正是我会谷歌｡
‫我来看看｡
‫很棒的视频｡
‫哦, 那是旧的TensorFlow徽标｡
‫如果您看到这个徽标, 那就是旧版TensorFlow徽标｡
‫我们正在处理TensorFlow 2｡ 0.
‫所以我们想｡
‫将TensorFlow导入CoLab｡
‫我们在这里加个标题｡
‫准备好我们的工作空间｡
‫关于CoLab的美妙之处在于, 一个小花絮是,
‫一旦你在他们自己的单元格中做了标题, 你就会得到这个小部分, 这样我们就可以直接回到顶部, 或者回到这个部分｡
‫所以我们要做的就是在这里导航｡
‫所以我们要准备好我们的工作空间｡
‫如果你有一个CTF, 就像numpy是NP熊猫, 因为PD
‫tf是张量流的缩写｡
‫我们要去打印TF版｡
‫现在, 这将告诉我们是什么版本, 因为我们正在寻找TensorFlow 2,
‫请看这个Google代码实验室自动完成功能｡
‫-谢谢—谢谢
‫但我们将尽量避免使用自动完成, 因为我们想自己练习编写代码｡
‫看看会发生什么｡
‫哦, 我的天
‫阅读文本｡
‫下划线太多｡
‫这是第一个错误｡
‫哦, 我们错过了那个红色短信｡
‫没关系, 我会的
‫我会给你看的
‫我要重新启动运行时｡
‫请记住, 如果您看到我刚才所做的, 如果您看到出现此问题, 您可能需要转到运行时,
‫重新启动运行时｡
‫但我会告诉你, 我们不必担心这个｡
‫因为我们已经解压缩了文件, 所以给你们看这个红色的文本｡
‫希望它能再次出现｡
‫轰｡
‫这就是我们所追求的｡
‫因此TensorFlow和co lab的默认版本很快就会切换到TensorFlow两点X｡
‫这就是我们想要的｡
‫新版TensorFlow｡
‫看到了吗？
‫如果您在未来观看此视频, 您可能已经拥有TensorFlow两点X或两点其他功能｡
‫我们需要点什么｡
‫我因为我是负责人｡
‫它还没有在CoLab中切换, 所以我使用TF1｡ 15, 这不是我们想要的｡
‫我们要2号｡ 0版本｡
‫下一个视频里见｡
‫如果您没有TensorFlow 2, 我将向您展示一个小技巧｡ 0还没有｡
‫如果是这样, 请继续, 跳过下一个视频｡
‫但如果你不看下一个视频｡