‫现在就去
‫这就是我说的｡
‫如果我们回到CoLab中的主题演讲, 这是其中之一｡
‫这意味着,
‫我刚才休息了一下, 如果我们回到CoLab, 由于Google能够提供的资源有限,
‫如果你将笔记本电脑放在CoLab中足够长的时间, 它最终会与运行时断开连接, 而运行时又只是Google服务器上的一台计算机, 为你的笔记本电脑提供动力｡
‫所以这就是你要做的｡
‫如果你必须休息一下, 你应该经常休息一下, 你不会花太多时间坐下来｡
‫出去走走吧｡
‫大自然很美, 对吧？
‫我刚才就是这么做的｡
‫我刚带我的狗去散步了｡
‫所以如果你真的看到这个小弹出窗口, 你就得重新连接｡
‫但是你会看到运行时正在重新连接｡
‫所以它正在初始化｡
‫安装Google云端硬盘, 我们的文件就在那里｡
‫也许它需要一点时间才能出现｡
‫我们走吧｡
‫开车
‫我们将恢复Google云端硬盘｡
‫这是狗的视觉, 我们漂亮的小项目文件夹｡
‫好极了｡
‫我们可以把它关上｡
‫我们不需要那个｡
‫但我们要做的是｡
‫哦, 你最好把这些勾掉｡
‫好吧, 我知道了
‫注意我自己的笔记是我会放一个绿色的小勾表情符号｡
‫我们已导入TensorFlow集线器｡
‫确保我们使用的是GPU｡
‫现在, 最棒的是笔记本电脑本身将保存我们正在使用CPU的事实｡
‫因此, 当它重新加载时, 我们不必将硬件加速更改为CPU, 它会自动将其加载为GPU｡
‫但我们必须重新运行之前运行过的所有细胞｡
‫好了, 我们走吧｡
‫检查GPU导入TensorFlow｡
‫确保我们使用的是TensorFlow两点x｡
‫我会删掉这一条｡
‫好极了｡
‫好了, 现在我们已经准备好了工作区, 丹尼尔,
‫你可能会想, 这花了相当长的时间来准备, 但一如既往, 一个人的好坏取决于他使用的工具, 对吗？
‫或者是他们使用的工具｡
‫这就是为什么我们花了一些时间准备CoLab工作空间, 将新的项目文件夹放在一起, 并将数据放在那里｡
‫那么现在如果我们回到过去, 我们会走到哪一步？
‫这里应该有一个零来准备我们的工作空间｡
‫但是现在我们已经到了第一步, 也就是准备好我们的数据｡ k､ a把它变成时态｡
‫这就是TensorFlow本身的前提｡
‫这就是它被称为TensorFlow的原因｡
‫前提是让你的数据进入时态又名记住所有的机器学习模型喜欢处理数字, 所以我们必须让我们的数据进入时态, 这只是一个花哨的词矩阵,
‫a｡ k､
‫a是一条有一定维数但有张量的裁判射线｡
‫这里的关键是它可以在GPU上运行｡
‫如果我们回到这里, TensorFlow会将您的数据转换为时态, 然后通过这样的工作流进行处理｡
‫您可以使用TensorFlow｡
‫我知道上机器学习课程还能免费看喜剧表演｡
‫好吧, 我会的
‫第一步, 我们要访问数据｡
‫所以现在, 它在这里的驱动器在｡
‫狗异｡
‫所以现在我们必须设法把它从这个文件夹放到这个代码空间｡
‫那就这么办吧｡
‫我们会摆脱的｡
‫我们要开个小航向｡
‫实际上, 我们可以到这里来准备数据｡
‫把它变成时态｡
‫记住, 我们是在和自己交流｡
‫我们将在这里讨论所有机器学习模型｡
‫我们的数据必须是数字格式的, 所以这是我们首先要做的｡
‫把我们的形象变成时态｡
‫数字的｡
‫OC代表
‫这是一个代码单元, 在CoLab中, 一种特殊的方法是按住命令并双击｡
‫M如果您想查看CoLab中所有快捷方式的列表｡
‫保持命令m h｡
‫我们走吧｡
‫看看这个｡
‫很远｡
‫那里有很多｡
‫所以这需要一些练习, 因为我们在Jupiter中使用的一些命令略有不同｡
‫如果你真的需要查一个, 看看这里｡
‫否则, 如果我需要添加代码,
‫我将继续运行它, 这样我就可以按这里或上面的这个小加号按钮, 主要的一个将使用shift和enter, 对吗？
‫只是为了运行我们的代码｡
‫让我们看看标签｡
‫那看起来像什么？
‫所以如果我们回来｡
‫让我们从访问数据和查看标签开始｡
‫因此, 它是CSV格式的｡
‫所以如果我们想查看它, 我们可能必须或者我们将必须导入熊猫,
‫因为使用熊猫查看CSV格式的东西要容易得多｡
‫看看我们数据的标签｡
‫我们将导入熊猫作为PD我们最喜欢的标签CSV等于｡
‫所以我们要做的就是进去｡
‫也许我们可以设置一个小的路径, 但我们会打出来的开始｡
‫我们可以直接复制此复制路径｡
‫但我们要练习｡
‫那会是什么样子？
‫差不多吧｡
‫让我们练习一下如何把球打满｡
‫请记住, 您不需要内容｡
‫开车
‫我的驱动器｡
‫斜线狗的视觉｡
‫哦, 是的｡
‫这就是项目所需要的, 对吗？
‫他们需要很酷的名字､ 标签､ CSV｡
‫好吧, 我会的
‫我们要把它装罐｡
‫然后我们可以看到标签是CSV｡
‫我们想描述一下｡
‫描述一下｡
‫如果我会打字我会帮忙的｡
‫我猜也是
‫全职的｡
‫真幸运
‫我们走吧｡
‫和打印｡
‫我们还能拿到头｡
‫所以前五排｡
‫让我们再检查一遍｡
‫我们将移除更多空间｡
‫好极了｡
‫这是什么？
‫计数10, 222 ID培育10, 222唯一值｡
‫是这样｡
‫好吧, 所以有10,222个独特的ID和120个独特的品种｡
‫这是ID列的样子｡
‫同样, 它看起来有点不同, 因为我们已经打印了它｡
‫所以如果我们只做标签CSV｡
‫点个头｡
‫这是你可能习惯看到的东西｡
‫我们走吧｡
‫所以我们有一个ID列, 我相信这是我们图像的文件名｡
‫这就是火车｡
‫以及与该ID相关的品种｡
‫现在, 这里有一个小花絮｡
‫如果你确实有很多文件在你的一个文件夹在谷歌驱动器, 它实际上需要一个相当长的时间来加载这里｡
‫所以与其等着, 我们还是回到卡格尔吧｡
‫把这个当作我们的｡
‫看待事物的方式｡
‫我们走吧｡
‫所以如果我们给CSV加上标签, 就有10, 222个唯一值｡
‫是的, 没错｡
‫给你
‫独一无二的然后训练｡
‫我们有唯一的ID｡
‫看起来也是这样｡
‫我们有什么在里面｡
‫是的, 的确如此｡
‫好极了｡
‫好了, 现在我们要检查的是｡
‫我们有120种不同的品种｡
‫所以这就意味着｡
‫大概有一万张图片｡
‫希望每门课有100张左右的图片｡
‫好吧, 事实上, 我们还是想想办法吧｡
‫我们先来计算一下每个类有多少张图片, 然后我们会知道为什么这很重要.
‫每个品种有多少张图片？
‫我们可以很容易地通过标签来实现｡
‫看, 这是V形辫子｡
‫我进入Braid列, 然后进行值计数｡
‫因此, 计算此列中的值｡
‫实际上, 让我们看看它有什么作用｡
‫这是一个狗品种, 苏格兰猎鹿猎犬, 多变成屠夫狗｡
‫我都不知道那是什么｡
‫如果你的狗在这就喊出来, 爱斯基摩狗｡
‫是啊, 真的很酷｡
‫现在让我们想象一下｡
‫如果我们想象这个数字的大小等于2010年, 它可能会看起来更好一点｡
‫哇哦｡
‫看, CoLab的美妙之处在于, 我们甚至不必导入地图绘图库就能看到它｡
‫我的笔记本放大了一点, 但如果我们要画一条线的话, 这是相当酷的｡
‫看, 我们这里有狗的品种, 我们有120种不同的狗品种, 这是它们的图片数量｡
‫所以我们要在这里画一条线｡
‫平均来说大概是75个｡
‫反正我们很容易就能搞清楚｡
‫那么标签CSB, 你怎么找到一列的平均值呢？
‫事实上, 我们得先数一数｡
‫因为否则它们就是字符串. main｡
‫一般, 也许它可能在主要方面更强大一点｡
‫中间的数字是82｡
‫所以我们说75, 但这是一件好事｡
‫你可以想象一下, 如果你有, 比如说, 苏格兰猎鹿犬, 如果我们有500张这样的照片｡
‫但是这个坏小子｡
‫这是什么？
‫爱斯基摩狗｡
‫如果我们只有三张爱斯基摩狗的图片, 我们可以想象我们的机器学习模型可能会很好地找出苏格兰DX猎犬的样子,
‫因为它有这么多的例子｡
‫但是对于一只爱斯基摩狗, 如果只有三张图片, 当你问自己,
‫我每堂课应该有多少张图片时, 可能很难弄清楚它是什么样子的｡
‫谷歌建议最低限度｡
‫十个｡
‫Google每类图片的最小数量｡
‫准备训练数据｡
‫我们走吧｡
‫这就是Google的AutoML｡
‫那么, 哪一个是自动构建机器学习模型的服务？
‫这是一些课外活动｡
‫如果你想看看这个, 它很酷｡
‫准备数据｡
‫我们走吧｡
‫出于模型训练目的, 建议每个标签使用大约100个注释｡
‫因此, 在我们的例子中, 如果每个图像类有100个例子, 其中至少有10个, 那就太好了｡
‫所以100是很好的, 但至少10是一个好的开始｡
‫所以如果你想建立自己的图像分类器, 如果它是一个二进制分类,
‫你会希望每个类至少有10张图像｡
‫因此, 我们的数据集在每个类大约75到85张图片是相当分散的｡
‫这是一个好的开始｡
‫好吧, 我会的
‫所以我对标签做了一些探索｡
‫现在我们要做的是开始找出图像路径｡
‫CSV格式的标签很容易处理, 但我们无法看到所有的图像都是这种格式｡
‫所以我们需要一种方法来将它们输入到我们的CoLab笔记本中｡
‫让我们在下一个视频中了解一下如何做到这一点｡