‫Giờ đây, chúng tôi đã chuẩn bị sẵn dữ liệu trong sổ ghi chép CoLab và trong Google Drive.
‫Hãy dọn dẹp sổ ghi chép của chúng ta và lấy nó.
‫Thiết lập nó nhiều hơn đối với các bước mà chúng tôi thực hiện trong một hệ thống dự án mới.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi đã làm, chúng tôi có CoLab, chúng tôi đã tạo một thư mục dự án mới, chúng tôi có dữ liệu của chúng tôi trong đó.
‫Chúng tôi thực sự không cần thiết phải tạo ra một môi trường công cụ vì CoLab đã cài đặt sẵn rất
‫nhiều công cụ cho chúng tôi.
‫Dù sao chúng ta cũng hãy thử nhập một số, vì chúng ta đang làm gì?
‫Chúng tôi đang làm việc với TensorFlow và đây là những gì chúng tôi đang làm với việc đưa dữ liệu của mình thành các thì.
‫Có, chúng tôi sẽ sử dụng TensorFlow cho việc đó và chúng tôi sẽ sử dụng TensorFlow Hub để chọn một mô hình.
‫Còn về việc chúng tôi thiết lập sổ ghi chép của mình cho những thứ đó trong video này thì sao?
‫Có vẻ là một ý tưởng tốt.
‫Chúng ta quay lại CoLab.
‫Những gì chúng ta có thể làm, chúng ta có thể cải thiện điều này bởi vì chúng ta không cần chạy lệnh zip này.
‫Chúng tôi có thể xóa ô hoặc chúng tôi sẽ chỉ nhận xét nó ngay bây giờ.
‫Vì vậy, chạy đó.
‫Chúng ta có thể đóng nó lại.
‫Hãy loại bỏ điều đó.
‫Thực sự chỉ cần thu dọn sổ ghi chép của chúng tôi, chuẩn bị cho nó.
‫Những gì chúng tôi có thể làm là thêm một ô văn bản.
‫Và chúng tôi sẽ chuyển nó lên đó và tôi sẽ đặt tiêu đề cho nó.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ đi Tôi sẽ đặt một chút biểu tượng cảm xúc vì nó đẹp và thú vị.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ kết thúc để kết thúc.
‫Phân loại giống chó Multiclass và đi.
‫Cuốn sổ này xây dựng một kết thúc để kết thúc.
‫Bộ phân loại hình ảnh đa kính bằng TensorFlow 2. 0 và trung tâm TensorFlow.
‫Tuyệt vời.
‫Và vì vậy chúng ta hãy đưa những tiêu đề nhỏ của chúng ta lên đây.
‫Vì vậy, vấn đề.
‫Đánh giá dữ liệu và sau đó là các tính năng.
‫Vì vậy, đây là một lần nữa từ quy trình làm việc sáu bước của chúng tôi.
‫Vì vậy, chúng tôi có thể đặt ở đây một cái để.
‫Số ba.
‫Vì.
‫Vì vậy, vấn đề là xác định giống của một con chó với một hình ảnh của một con chó.
‫Bây giờ có 120 con chó khác nhau.
‫Tôi không biết liệu bạn có thể xác định được nhiều giống chó đó không, nhưng tôi chắc chắn là không thể.
‫Vì vậy, hãy tưởng tượng điều này đã xảy ra với tôi vào ngày khác, phải không?
‫Tôi đang ngồi ở quán cà phê và một con chó đi ngang qua và tôi thậm chí không thể nhớ tên giống chó, nhưng ai đó
‫bên cạnh tôi đã nói, Ồ, vậy hãy làm một con đi.
‫Đó là một con chó săn Úc.
‫Chà, điều đó có lý vì tôi là người Úc.
‫Đó là một con chó săn Úc.
‫Tôi giống như, Wow.
‫Làm sao họ biết được điều đó?
‫Và rồi tôi nhận ra mình chỉ biết về 3 giống chó như German Shepherd, Labrador, Beagle.
‫Tôi chỉ nhận được cái đó bởi vì tôi đang đọc nó.
‫Và đây là điều mà thị giác của chó có thể được sử dụng nếu chúng ta đang cố gắng tạo ra một thứ gì đó có thể xác định được.
‫Nếu tôi đang ngồi ở quán cà phê đó và chụp ảnh con chó đó, liệu máy học của tôi có thể mô hình hóa mô hình mà chúng
‫tôi sắp chế tạo không, hãy cho tôi biết nó là giống chó gì.
‫Vì vậy, đó là vấn đề của chúng tôi.
‫Nó giống như đó là tuyên bố của chúng tôi.
‫Khi tôi ngồi ở quán cà phê và chụp ảnh một con chó, tôi muốn biết nó là giống chó gì.
‫Đó là vấn đề của chúng tôi.
‫Chúng tôi đang đặt nó trong điều kiện cuộc sống thực, phải không?
‫Và bây giờ dữ liệu của chúng tôi ở đâu?
‫Chúng tôi có thể lấy dữ liệu của mình.
‫Chúng tôi chỉ đặt một liên kết ở đây từ Kaggle.
‫Vì vậy, dữ liệu chúng tôi đang sử dụng là từ cuộc thi xác định giống chó của Kyle.
‫Và chúng tôi sẽ đặt một liên kết ở đây.
‫Sự đánh giá.
‫Đánh giá của chúng tôi là gì?
‫Vì vậy, trong đầu của chúng tôi, tôi muốn bạn nghĩ về điều này trước khi chúng ta xem xét Kaggle, bởi vì
‫chúng tôi đang nghiên cứu phân loại.
‫Chỉ số đánh giá tốt về hiệu quả hoạt động của thị giác chó là gì?
‫Chà, một trong những thước đo mặc định để phân loại là độ chính xác, phải không?
‫Vì vậy, nếu chúng ta có thể dự đoán con chó trong ảnh là gì khá chính xác thì đó là một số liệu khá tốt.
‫Nhưng hãy xem Kaggle nói gì.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đi đánh giá tổng quan.
‫Các bài nộp được đánh giá dựa trên sự mất mát của nhật ký nhiều lớp.
‫Hừ!
‫Đó là gì?
‫Giữa xác suất dự đoán và mục tiêu quan sát?
‫Chà, có một liên kết ở đây, vì vậy hãy nhấp vào đó.
‫Malte Chà, och, đây là những thứ bạn sẽ phải đối phó trong cuộc sống thực, phải không?
‫Bạn không bao giờ luôn đi đúng con đường cho o4.
‫Và tôi thích cách họ đã làm điều đó với dữ liệu ở đó.
‫Chà, mất nhật ký nhiều thủy tinh.
‫Hãy xem ví dụ.
‫Chúng tôi đã có ID, là một chuỗi dài.
‫Chúng tôi có một giống chó ở đây.
‫Ethan Pincher.
‫Đừng chế nhạo tôi vì tôi không thể phát âm được bàn tay Afghanistan đó.
‫Đó là một từ dễ phát âm hơn.
‫Và 0. 0083.
‫0. 0.
‫Hừ!
‫Chúng giống như xác suất dự đoán đầu ra của một mô hình và chúng là xác suất dự đoán đầu ra.
‫Vì vậy, chúng ta bắt đầu.
‫Nếu tôi có thể đọc cái này.
‫Hãy nhớ rằng, nếu nghi ngờ, hãy đọc tài liệu hoặc chạy mã hoặc cho mỗi hình ảnh trong bộ thử nghiệm, bạn
‫phải dự đoán xác suất cho từng giống khác nhau.
‫Tệp phải chứa tiêu đề và có định dạng sau.
‫Được rồi, đây là những gì chúng tôi đang hướng tới.
‫Nếu chúng tôi muốn gửi.
‫Cuộc thi này đã kết thúc, vì vậy nó là một cuộc thi dự đoán sân chơi.
‫Nhưng chúng ta vẫn có thể gửi.
‫Hãy hướng tới điều đó.
‫Và đó là loại tệp chúng tôi cần.
‫Được rồi, vậy nếu chúng ta quay trở lại, chúng ta đã ở đâu?
‫Đánh giá thị lực của chó.
‫Đánh giá là một tệp với xác suất dự đoán cho từng giống chó của hình ảnh thử nghiệm h.
‫Và sau đó chúng tôi đi đến đây.
‫Chúng tôi sẽ sao chép điều đó, đưa nó vào tầm nhìn của loài chó.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi cần quay lại, chúng tôi có thể.
‫Và sau đó là một số tính năng của dữ liệu.
‫Chúng tôi biết rằng các hình ảnh, vì vậy chúng không có cấu trúc.
‫Nhưng hãy xem dữ liệu của chúng tôi.
‫Chúng tôi có 120 giống chó khác nhau, vì vậy có 120 loại khác nhau.
‫Tôi sẽ sao chép nó.
‫Một số thông tin về dữ liệu.
‫Chúng tôi đang xử lý hình ảnh.
‫Và đây là cách tôi muốn bạn bắt đầu suy nghĩ về các dự án khác nhau.
‫Đúng.
‫Bạn không cần phải làm điều này giống như hình thức khi bạn đã thực hành một số vấn đề.
‫Bạn sẽ không cần phải viết điều này ra.
‫Nhưng đây là một thói quen tốt cần có, đó là bạn đang truyền đạt công việc của mình không chỉ cho người khác.
‫Giống như nếu chúng ta chia sẻ sổ tay này.
‫Đó cũng là một điều thực sự thú vị về CoLab.
‫Bạn có thể chia sẻ chúng, nhưng đó là thông báo cho chính bạn để bạn biết mình đang hướng tới điều gì.
‫Dữ liệu phi cấu trúc.
‫Và vì vậy dữ liệu phi cấu trúc chỉ là bất cứ thứ gì không có trong khung dữ liệu.
‫Vì vậy, không có hàng và cột.
‫Chúng tôi đang xử lý hình ảnh, dữ liệu phi cấu trúc.
‫Vì vậy, có lẽ tốt nhất chúng ta nên sử dụng phương pháp học chuyển tiếp sâu (deep learning), đó là mục đích của dự án
‫này.
‫Còn gì nữa về dữ liệu?
‫Có 120 giống chó và bởi vì nó là phân loại đa chủng loại, điều này có nghĩa là
‫có 120 lớp khác nhau.
‫Bây giờ, nếu chỉ có hai giống chó, nó sẽ là phân loại nhị phân.
‫Nếu bạn còn nhớ dự án của chúng tôi về bệnh tim, đó là phân loại nhị phân.
‫Vì vậy, cho dù có người bị bệnh tim hay không.
‫Vì vậy, nếu chúng ta quay trở lại.
‫Gắn nhãn CSB sao cho 10,222 giá trị duy nhất OC.
‫Vì vậy, điều đó có nghĩa là tôi đoán có 10,222 hình ảnh khác nhau.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, 10.000 hình ảnh đào tạo.
‫Bạn biết đấy, những gì chúng tôi có thể làm là nếu chúng tôi có cái này cục bộ là hãy ra lệnh cho tôi về điều đó.
‫Bom.
‫Nhìn kìa.
‫Cảm ơn bạn, Mac.
‫OS, bạn có thể thực hiện việc này trong windows.
‫Tôi không hoàn toàn chắc chắn.
‫Chúng tôi có 10.358 mục và hãy xem lý thuyết của tôi có đúng không.
‫10,223 xe lửa.
‫Hừ!
‫Tôi tự hỏi đó là gì.
‫Sự khác biệt nhỏ là từ đó.
‫Không sao đâu.
‫Chúng tôi sẽ tìm ra nó.
‫Chúng tôi không lo lắng về điều đó bây giờ.
‫Chúng tôi là đầu bếp, không phải nhà hóa học.
‫Có khoảng 10.000.
‫Cộng với hình ảnh trong tập huấn luyện.
‫Có khoảng 10.000 hình ảnh cộng thêm trong bộ thử nghiệm.
‫Những hình ảnh này có nhãn.
‫Những hình ảnh này không có nhãn vì chúng tôi muốn dự đoán chúng.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, đây là chúng tôi thiết lập không gian dự án của chúng tôi.
‫Và bây giờ tôi biết ngay từ đầu chúng tôi đã nói rằng chúng tôi sẽ nhập TensorFlow, nhưng điều quan trọng
‫hơn là tìm hiểu kỹ vấn đề mà chúng tôi thực sự đang cố gắng giải quyết trước khi bắt đầu sử dụng công
‫cụ của mình.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đến đây, hãy giải nén dữ liệu đã tải lên vào Google Drive, thật tuyệt vời.
‫Vì vậy, tôi sẽ xóa ô này.
‫Chúng ta phải làm gì bây giờ?
‫Chúng tôi cũng có thể nhập TensorFlow vì đó là những gì chúng tôi đang làm việc, phải không?
‫Chúng tôi trở lại bài phát biểu quan trọng của chúng tôi.
‫Đây là quy trình làm việc của chúng tôi.
‫Chúng tôi đang làm việc với dữ liệu phi cấu trúc.
‫Vì vậy, hãy chuẩn bị sẵn dữ liệu của chúng tôi.
‫Chúng tôi đã tải nó lên Google Drive.
‫Chính xác.
‫Nhận nó thành các thì.
‫Chúng tôi sẽ sử dụng TensorFlow cho trung tâm đó và TensorFlow.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng tôi có thể sẽ cố gắng và làm.
‫Chúng tôi cũng có thể thử và nhập TensorFlow.
‫Và trung tâm TensorFlow.
‫Làm thế nào chúng ta có thể làm điều đó?
‫Vì vậy, bạn có thể làm điều này.
‫Nếu có thắc mắc, bạn vào cách nhập TensorFlow.
‫Tôi đã biết.
‫Vì vậy, tôi sẽ chỉ cho bạn.
‫Nhưng đó chỉ là một ví dụ.
‫Trên thực tế, chúng tôi đang làm việc trong CoLab, vì vậy tốt hơn là bạn nên cụ thể hơn một chút trong Google CoLab.
‫Đó chỉ là những gì tôi muốn Google.
‫Tôi sẽ nhìn vào đó.
‫Một video tuyệt vời.
‫Ồ, đó là logo TensorFlow cũ.
‫Vì vậy, nếu bạn nhìn thấy logo đó, đó là logo TensorFlow cũ.
‫Chúng tôi đang xử lý TensorFlow 2. 0.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn.
‫Nhập TensorFlow vào
‫CoLab.
‫Vì vậy, chúng ta hãy đặt một tiêu đề nhỏ ở đây.
‫Chuẩn bị sẵn sàng không gian làm việc của chúng tôi.
‫Bây giờ, điều tuyệt vời về CoLab là một khi bạn thực hiện các tiêu đề trong các ô riêng của chúng, bạn
‫sẽ có phần nhỏ này ở đây để chúng ta có thể đi ngay lên đầu hoặc chúng ta có thể
‫quay lại phần này.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng tôi sẽ làm trong suốt chỉ là điều hướng qua điều này.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn chuẩn bị sẵn sàng không gian làm việc của mình.
‫Nhập tensorflow nhập khẩu đẹp và đơn giản dưới dạng TF nếu bạn có CTF giống như numpy là gấu trúc NP
‫vì PD tf là viết tắt của tensorflow.
‫Chúng tôi muốn đi in phiên bản TF.
‫Và bây giờ điều này sẽ cho chúng ta biết phiên bản nào bởi vì chúng ta đang sau TensorFlow thứ hai, hãy xem xét tính năng
‫tự động hoàn thành phòng thí nghiệm mã của Google này khi nhấn.
‫Cảm ơn bạn.
‫Nhưng chúng tôi sẽ thử và tránh sử dụng tính năng tự động hoàn thành vì chúng tôi muốn tự mình thực hành viết mã.
‫Hãy xem điều gì sẽ xảy ra.
‫Ồ.
‫Đọc văn bản.
‫Quá nhiều dấu gạch dưới.
‫Đó là sai lầm đầu tiên.
‫Ồ, chúng tôi đã bỏ lỡ dòng chữ màu đỏ đó.
‫Không sao đâu.
‫Tôi sẽ cho bạn thấy.
‫Tôi sẽ khởi động lại thời gian chạy của mình.
‫Hãy nhớ rằng, nếu bạn từng thấy những gì tôi vừa làm, nếu bạn thấy điều này xuất hiện, bạn có thể phải vào thời
‫gian chạy, khởi động lại thời gian chạy.
‫Nhưng tôi sẽ chỉ cho bạn thấy rằng chúng tôi không phải lo lắng về điều đó.
‫Vì chúng tôi đã giải nén các tệp của mình nên hãy hiển thị cho bạn dòng chữ màu đỏ này.
‫Hy vọng rằng nó sẽ xuất hiện một lần nữa.
‫Bùng nổ.
‫Đó là những gì chúng tôi đang theo đuổi.
‫Vì vậy, phiên bản mặc định của TensorFlow và đồng lab sẽ sớm chuyển sang TensorFlow hai điểm X.
‫Đó là những gì chúng tôi muốn.
‫Phiên bản mới của TensorFlow.
‫Nhìn thấy?
‫Bạn có thể nếu bạn đang xem video này trong tương lai, bạn có thể đã có TensorFlow hai
‫điểm X hoặc hai điểm bất kỳ.
‫Chúng ta cần chỉ ra một cái gì đó.
‫Tôi vì tôi đang chạy cái này.
‫Nó vẫn chưa được chuyển sang trong CoLab, vì vậy tôi đang sử dụng TF 1. 15, đó không phải là những gì chúng tôi muốn.
‫Chúng tôi muốn 2 cái. 0 phiên bản.
‫Hẹn gặp lại các bạn trong video tiếp theo.
‫Tôi sẽ chỉ cho bạn một mẹo nhỏ nếu bạn không có TensorFlow 2. 0.
‫Nếu bạn làm vậy, hãy tiếp tục, bỏ qua video tiếp theo.
‫Nhưng nếu bạn không xem video tiếp theo.