‫OK, donc la dernière vidéo que nous avons dans nos étiquettes.
‫Got CSFI, qui se trouve maintenant dans l'étiquette du bloc de données, est vague et contient des images qui sont des phonèmes et leur
‫étiquette de brade.
‫Et puis nous avons vérifié la distribution des étiquettes d'abrasion et nous avons calculé cela environ 80 à également images
‫par classe.
‫Maintenant, ce serait bien si nous pouvions voir une image à l'intérieur du cahier, car cela fait partie de notre analyse exploratoire
‫des données qui consiste à vérifier nos données.
‫Faisons cela.
‫Faisons une image.
‫Donc, une façon de le faire est d'utiliser Python.
‫N'oubliez pas que même si nous travaillons dans Google CoLab, cela se trouve toujours sous le bloc-notes Hood you Jupiter.
‫Nous pouvons donc passer d'une image d'importation d'affichage de points Python et nous pouvons écrire une image, puis nous lui passons simplement un nom
‫complet et une petite astuce ici dans CoLab.
‫Oh.
‫C'est avant que nous devions appuyer sur maj et tabuler sur l'énergie pour le bloc-notes pour trouver le docteur dans Kolevar
‫moi son décalage de l'espace de commande, puis Siri arrive.
‫Alors commandez l'espace du vaisseau.
‫Et voilà sur Windows, il s'agit peut-être d'un contrôle au lieu d'une commande.
‫Alors on y va.
‫C'est notre docteur ici.
‫Nous devons proposer une sorte de données.
‫Et si nous voulons le voir, nous devons lui passer un téléphone et prenons l'une de ces images I. RÉ. , donc je vais juste copier
‫ça.
‫Cela devrait être en fait, regardons un dingo.
‫Je viens donc d'Australie et nous sommes assez célèbres pour une histoire intitulée Dingo Took My Baby, je n'entrerai pas dans les détails à ce
‫sujet, mais vous pouvez la rechercher.
‫Et puis si nous allons ici pour pouvoir conduire, nous devons le transmettre sur le chemin de mon fichier de lecteur.
‫Pardon.
‫Et puis nous avons eu notre vision de chien suivie d'une barre oblique de vision de chien.
‫Il sera dans le dossier de formation.
‫Ceci et nous devons mettre le jpeg de fin parce que si nous arrivons à Kagle, nous pouvons voir que c'est en fait ce
‫qu'est le téléphone, c'est l'ID, mais le nom complet du fichier a le jpg.
‫Maintenant, fermons ce mauvais garçon, changeons de position et entrons.
‫Oh, regardez ce joli petit dingo, mais apparemment, ils peuvent parfois être des sauvages.
‫C'est une façon d'afficher les images dans notre bloc-notes.
‫Donc, si nous avions besoin d'explorer avec quelle image nous travaillons pendant que nous la transformons en Tenzer, nous pouvons utiliser
‫cette petite fonction ici ou je pense que c'est une autre avec matplotlib.
‫Nous pouvons utiliser IMNSHO, mais nous verrons celui-ci plus tard.
‫Maintenant, nous pouvons voir une image et nous avons les ID de fichier et leurs tresses.
‫Obtenons une liste de tous les noms de fichiers afin que nous n'ayons pas à le taper à chaque fois car cela
‫deviendrait ennuyeux.
‫Donc, ce que nous pourrions faire, c'est écrire une petite cellule de démarque ici.
‫Donc, appuyez sur la commande peut changer cela en démarque et allez ici pour obtenir des images et les étiquettes.
‫Faisons une liste de toutes nos images.
‫Noms de chemin de fichier, magnifiques, et comment pouvons-nous faire cela pour pouvoir aller ici, créer des noms pop
‫à partir de l'image I. RÉ. Maintenant, nous venons d'en faire un ici, il s'agit donc d'un nom POF de cette image particulière.
‫Et nous l'avons fait en volant cette valeur ici à la responsabilité.
‫Nous pourrions donc amener Leibel CSFI ici juste pour que nous puissions essayer pendant que nous travaillons avec ce label
‫ASV.
‫Abruti.
‫On y va.
‫Nous pourrions donc créer une petite variable pour parcourir cela et créer ces longues chaînes en même temps.
‫Voyons donc si nous pouvons le faire avec une liste.
‫La compréhension des phonèmes équivaut à commencer par le nom F pour le nom F.
‫Nous allons commencer petit dans les étiquettes.
‫ASV Idei, qu'est-ce que ce retour?
‫Vérifiez les 10 premiers noms de téléphone.
‫Merveilleux.
‫C'est donc juste une petite compréhension de liste, en disant essentiellement qu'il s'agit de créer une liste de nom F pour le nom
‫F, qui est court du nom de fichier dans les pieds des étiquettes, je les appellerais.
‫Alors prenez ceci, je les appellerais, passerais en revue chacun d'eux et prendre la valeur et l'enregistrer dans la liste.
‫C'est donc ce que nous avons là.
‫Maintenant, nous devons le changer pour qu'il soit un peu plus comme ça, car ce ne sont pour le moment que des idées.
‫Donc, ce que nous allons faire, c'est conduire mon train de vision de chien d'entraînement.
‫C'est ce que nous pouvons faire.
‫Conduisez mon train de vision de chien slash d'entraînement.
‫Et puis ça va être plus le nom F et détruire plus F neuf.
‫Qu'est-ce que ça retourne?
‫J'ai dit, vérifiez les 10 premiers ici, mais j'ai menti.
‫Je n'ai pas mis la petite tranche.
‫OK, et maintenant il ne nous reste plus qu'à ajouter, bien sûr, l'extension de fichier, car sinon cela ne fonctionnerait pas.
‫Ces chevilles ajai ne sont pas GPG.
‫À quoi cela ressemble-t-il ?
‫Merveilleux.
‫OK, alors maintenant nous avons une liste de tous les noms de fichiers de la colonne ID des étiquettes, CSFI, ce que nous
‫devrions faire est de les comparer au nombre de fichiers dans notre répertoire de données d'entraînement.
‫Pourquoi ferions-nous cela?
‫Eh bien, c'est pour s'assurer que nous avons le même nombre de faux noms que nous avons de vrais fichiers dans notre fichier
‫de formation.
‫Nous avons téléchargé ces données depuis Kagle.
‫Nous l'avons téléchargée pour collaborer plus spécifiquement avec notre photo de vision de chien, puis nous l'avons décompressée, nous voulons donc
‫nous assurer que nous travaillons avec la même quantité de données.
‫Alors faisons-le.
‫Alors nous allons ici, vérifions si le nombre de faux noms correspond au nombre de fichiers image réels, car sinon, comme, si nous continuions maintenant et que nous avons
‫travaillé plus tard, hé, nous avons un problème avec ces données, cela va en
‫quelque sorte annuler beaucoup de choses que nous avons faites.
‫C'est donc un point important, c'est qu'une grande partie de l'apprentissage automatique consiste simplement à masser vos données dans un
‫formulaire afin qu'elles fonctionnent avec l'apprentissage automatique, si cela a du sens.
‫C'est donc ce que nous faisons maintenant.
‫Nous vérifions simplement que les données que nous avons sont au bon format, à la bonne quantité.
‫Et puis, nous savons qu'une fois que nous aurons exécuté nos modèles d'apprentissage automatique, ils seront tous aussi beaux
‫que possible.
‫Nous allons donc saisir les coûts et nous pouvons vérifier la quantité de fichiers dans un fichier particulier en utilisant
‫la liste OS list.
‫Je vais juste écrire le code et ensuite nous l'expliquerons.
‫Train, est-ce égal à Len des noms complets et si c'est en caractères d'imprimerie ?
‫Les noms de fichiers correspondent à la réalité.
‫Quantité de force.
‫Procéder.
‫C'est comme si nous nous donnions une petite instruction sur l'impression et les noms de fichiers.
‫Ne correspond pas au nombre réel de fichiers, vérifiez le répertoire cible.
‫Très bien, alors qu'est-ce que cela va faire si vous faites une liste, voyons simplement ce que cette impression.
‫Code, en fait, je pourrais ne refaire que les 10 premiers, sinon ce ne sera que du spam. Le nom du système d'exploitation n'est pas défini.
‫Oh, cela aurait du sens parce que j'ai un système d'exploitation d'importation là-bas et pas ici.
‫Faites-le ici.
‫Donc, ce que cela va faire, c'est dire à CoLab d'entrer dans le train de vision de chien oh, je l'appelle juste des données.
‫Il n'y a pas de fichier là-bas.
‫Arrête ça.
‫Soit dit en passant, si le code exécuté ne répond pas aux interruptions.
‫Donc si cela arrive.
‫C'est parce que cette cellule est incapable de s'arrêter, ce sont donc les choses que vous rencontrez.
‫Et la raison pour laquelle cela se passe dans une sorte de boucle infinie est que j'ai en fait un dossier appelé data,
‫ce qui était ce qu'il était.
‫Et là-dedans, il y a aussi un triomphe sur.
‫Donc c'est en boucle là-bas, ce que je pourrais faire, puis-je le faire.
‫Ils sont francs, alors laissez-moi vous dire ce qu'il fait toujours Lister va simplement parcourir un répertoire, puis répertorier tous
‫les fichiers de ce répertoire.
‫Donc, nous disons si la longueur de tous les fichiers de ce lecteur, ma vision sombre du lecteur.
‫Voici notre autre avertissement qui est apparu, c'est un bon timing, donc ce sont les choses réelles que
‫vous allez rencontrer.
‫Retournez à Elcano.
‫Nous y voilà.
‫C'est donc une petite erreur que vous pourriez rencontrer s'il se passe quelque chose avec votre lecteur et
‫la façon dont CoLab interagit avec lui.
‫Donc, la bonne chose est qu'il se répare généralement et si vous voulez cliquer sur cet onglet plus d'informations.
‫Vous obtenez ce petit paragraphe de texte, donc en gros, cela dit si vous avez beaucoup de fichiers dans Google Drive dans
‫le dossier supérieur, donc si nous revenons à la vision du chien.
‫Donc, dans ce dossier ici, si vous avez beaucoup de fichiers là-bas, vous perdez le temps de conduite ainsi que si vous avez
‫beaucoup de fichiers dans un dossier particulier.
‫Il peut également expirer.
‫C'est donc très pratique que nous ayons vu cela en temps réel, car je ne veux pas que vous tombiez sur ces avertissements et que
‫vous ne sachiez pas quoi faire.
‫Mais en cas de doute, n'oubliez pas que vous pouvez toujours l'utiliser comme une question.
‫Je suis sûr que quelqu'un pourra t'aider.
‫Sinon, je t'aiderai.
‫Cliquez sur les liens.
‫Il y a un tas de choses que vous pouvez essayer.
‫Exécutons simplement la coupe.
‫On en parle depuis trop longtemps.
‫Les noms de fichiers correspondent au nombre réel de faux, continuez maintenant, je vous laisse tester celui-ci vous-même.
‫Nous allons suivre les ordres de ce code ici et continuer.
‫OK, donc tout fonctionne.
‫Nous avons tous les noms de fichiers dans une liste et nous avons le même nombre de noms de téléphone que nous avons d'images réelles.
‫Faisons encore une vérification pour nous assurer que nous visualisons directement à partir d'un fichier afin que nous puissions aller ici.
‫Encore une vérification, rappelez-vous, nous voulons nous assurer que nos données sont au bon format.
‫Allons-y.
‫L'image des neuf mille.
‫Neuf mille index.
‫Seigneur.
‫Je me demande quel type de chien c'est, quelle base absolue nous pouvons découvrir, vraiment.
‫Allons écouter les étiquettes.
‫CSB Idei neuf mille.
‫Oh, non, nous voulons lire.
‫Cette chose a l'air sauvage, regardez la taille de ce mastiff tibétain en chaîne qui ressemble même à un chien
‫coriace.
‫J'en veux un.
‫C'est une base qui ressemble à un chien qu'Hercule aurait.
‫D'ACCORD.
‫Maintenant, nous avons tous nos noms étrangers qui sont corrects, ce que nous allons devoir faire, nous
‫avons donc les noms de fichiers maintenant.
‫Nous devons travailler avec nos étiquettes.
‫Nous devons obtenir nos étiquettes dans un format que nous pouvons utiliser.
‫Faisons-le donc dans la prochaine vidéo.