‫OK, also das letzte Video, das wir in unseren Labels bekommen haben.
‫Got CSFI, das sich jetzt im Datenrahmen-Label befindet, ist vage und enthält Bilder, die Phoneme und ihr
‫Brad-Label sind.
‫Und dann haben wir die Verteilung der Schleifetiketten überprüft und dabei etwa 80 bis auch Bilder pro Klasse
‫herausgefunden.
‫Nun wäre es gut, wenn wir ein Bild im Notebook anzeigen könnten, denn dies ist Teil unserer explorativen Datenanalyse,
‫bei der unsere Daten überprüft werden.
‫Lass uns das tun.
‫Machen wir ein Bild.
‫Eine Möglichkeit, dies zu tun, ist die Verwendung von Python.
‫Denken Sie daran, obwohl wir in Google CoLab arbeiten, befindet sich dies immer noch unter dem Hood you Jupiter-Notebook.
‫Wir können also von Python Dot Display Import Image gehen und Image schreiben und dann einfach einen vollständigen Namen und
‫einen kleinen Trick hier in CoLab übergeben.
‫Oh.
‫Vorher mussten wir Shift und Tab Energie für Notebook drücken, um in Kolevar den Doktor zu finden,
‫mir sein Befehlsraum Shift und dann kommt Siri hoch.
‫Befehlen Sie also den Raum des Schiffs.
‫Da gehen wir zu Windows, es könnte Kontrolle statt Befehl sein.
‫Also los gehts.
‫Das ist unsere Doktorarbeit hier.
‫Wir müssen irgendeine Art von Daten posten.
‫Und wenn wir es sehen wollen, müssen wir ihm ein Telefon geben und eines dieser Bilder I nehmen. D. , also kopiere ich das
‫einfach.
‫Es sollte eigentlich sein, schauen wir uns einen Dingo an.
‫Ich komme also aus Australien und wir sind ziemlich berühmt für eine Geschichte namens Dingo Took My Baby. Ich werde nicht auf die Details
‫eingehen, aber Sie können sie nachschlagen.
‫Und wenn wir dann hierher gehen, damit wir fahren können, müssen wir es in meinem Laufwerksdateipfad weitergeben.
‫Verzeihung.
‫Und dann bekamen wir unseren Dog Vision gefolgt von Dog Vision Slash.
‫Es kommt in die Trainingsmappe.
‫Dies und wir müssen am Ende jpeg setzen, denn wenn wir zu Kagle kommen, können wir sehen, dass das tatsächlich das Telefon
‫ist, das ist die ID, aber der vollständige Dateiname hat das jpg.
‫Jetzt schließen wir diesen bösen Jungen und schalten uns um und treten ein.
‫Oh, sieh dir diesen süßen kleinen Dingo an, aber anscheinend können sie manchmal Wilde sein.
‫Dies ist eine Möglichkeit, Bilder in unserem Notizbuch anzuzeigen.
‫Wenn wir also herausfinden müssen, mit welchem Bild wir arbeiten, während wir es in einen Tenzer verwandeln, können wir diese kleine
‫Funktion hier verwenden, oder ich denke, dies ist eine andere mit Matplotlib.
‫Wir können IMNSHO verwenden, aber das sehen wir uns später an.
‫Jetzt können wir ein Bild anzeigen und haben die Datei-IDs und ihre Zöpfe.
‫Lassen Sie uns eine Liste aller Dateinamen erstellen, damit wir dies nicht jedes Mal eingeben müssen, weil das nervig
‫werden würde.
‫Was wir also tun könnten, ist hier eine kleine Markdown-Zelle zu schreiben.
‫Drücken Sie den Befehl, um dies in Markdown zu ändern und hierher zu gehen, um Bilder und die Etiketten zu erhalten.
‫Lassen Sie uns eine Liste aller unserer Bilder erhalten.
‫Dateipfadnamen, schön, und wie können wir das tun, damit wir hierher gehen und Popnamen aus
‫Bild I erstellen können. D. Jetzt haben wir hier gerade einen gemacht, also ist dies ein POF-Name dieses bestimmten Bildes.
‫Und wir haben es geschafft, diesen Wert hier aus der Haftung zu stehlen.
‫Wir könnten also Leibel CSFI hierher bringen, damit wir es versuchen können, während wir mit diesem Label ASV
‫arbeiten.
‫Dummkopf.
‫Na, bitte.
‫Wir könnten also eine kleine Variable erstellen, um dies zu durchlaufen und gleichzeitig diese langen Strings zu erstellen.
‫Mal sehen, ob wir das mit einer Liste machen können.
‫Das Verständnis von Phonemen ist gleich lasst uns einfach F-Name für F-Name gehen, um damit zu beginnen.
‫Wir fangen klein bei Labels an.
‫ASV-Idei, was bringt das zurück?
‫Überprüfen Sie die ersten 10 Telefonnamen.
‫Wunderbar.
‫Dies ist also nur ein kurzes, kleines Listenverständnis, das im Grunde genommen bedeutet, dass eine Liste von F-Namen für F-Namen erstellt
‫wird, die kurz vor dem Dateinamen in den Etikettenfüßen stehen, würde ich sie nennen.
‫Also nimm das, ich würde sie anrufen, jeden von ihnen durchgehen und den Wert nehmen und in der Liste speichern.
‫Das ist es, was wir da haben.
‫Jetzt müssen wir es etwas ändern, denn das sind im Moment nur Ideen.
‫Was wir also tun werden, ist, meinen Fahrhund-Vision-Train zu fahren.
‫Das können wir tun.
‫Fahre meinen Drive Slash Dog Vision Train.
‫Und dann wird es plus F Name auf und Zerstören plus F neun sein.
‫Was bringt das zurück?
‫Ich sagte, überprüfen Sie die ersten 10 hier, aber ich habe gelogen.
‫Ich habe das kleine Stück nicht gelegt.
‫OK, und jetzt müssen wir natürlich nur noch die Dateierweiterung hinzufügen, denn sonst würde es nicht funktionieren.
‫Diese Ajai-Pegs funktionieren nicht mit GPG.
‫Wie sieht das aus?
‫Wunderbar.
‫OK, jetzt haben wir eine Liste aller Dateinamen aus der ID-Spalte der Labels, CSFI. Was wir tun sollten,
‫ist, sie mit der Anzahl der Dateien in unserem Trainingsdatenverzeichnis zu vergleichen.
‫Warum sollten wir das tun?
‫Nun, dies soll sicherstellen, dass wir die gleiche Anzahl falscher Namen haben wie die tatsächlichen Dateien in
‫unserer Trainingsdatei.
‫Wir haben diese Daten von Kagle heruntergeladen.
‫Wir haben es in Collabo hochgeladen, genauer gesagt unser Hundesichtfoto, und dann haben wir es entpackt, damit wir
‫sicherstellen möchten, dass wir mit der gleichen Datenmenge arbeiten.
‫Also machen wir das.
‫Also gehen wir hierher und prüfen, ob die Anzahl der falschen Namen mit der Anzahl der tatsächlichen Bilddateien übereinstimmt, denn sonst, wenn wir jetzt einfach weitermachen und das
‫später herausgefunden haben, hey, wir haben ein Problem damit diese Daten, dann wird es
‫eine Menge von dem, was wir getan haben, rückgängig machen.
‫Das ist ein wichtiger Punkt, denn beim maschinellen Lernen werden Ihre Daten im Grunde nur in eine Form
‫gebracht, damit sie mit maschinellem Lernen funktioniert, wenn dies sinnvoll ist.
‫Das machen wir jetzt.
‫Wir überprüfen nur, ob die uns vorliegenden Daten das richtige Format und die richtige Menge haben.
‫Und dann wissen wir, sobald wir unsere Machine-Learning-Modelle ausführen, werden sie alle Hunky Dory oder zumindest Hunky Dory wie
‫möglich sein.
‫Wir geben also die Kosten ein und können die Anzahl der Dateien in einer bestimmten Datei mithilfe der
‫Liste OS-Liste überprüfen.
‫Ich schreibe einfach den Code und dann erklären wir ihn.
‫Train, ist das gleich Len mit vollständigen Namen und wenn es gedruckt ist?
‫Dateinamen stimmen mit tatsächlichen überein.
‫Menge an Kraft.
‫Vorgehen.
‫Es ist, als ob wir uns selbst eine kleine Anleitung in Bezug auf Druck und Dateinamen geben würden.
‫Stimmen Sie nicht mit der tatsächlichen Anzahl der Dateien überein, überprüfen Sie das Zielverzeichnis.
‫In Ordnung, also was wird das tun, wenn Sie eine Liste machen, sehen wir uns einfach an, was dieser Ausdruck ist.
‫Code eigentlich kann ich nur die ersten 10 nochmal machen, sonst wird es nur Spam Name OS ist nicht definiert.
‫Oh, das würde Sinn machen, weil ich dort ein Import-Betriebssystem habe und nicht hier oben.
‫Das machen Sie hier oben.
‫Was dies tun wird, ist, CoLab zu sagen, dass es in den Hunde-Vision-Train einsteigen soll, oh, ich nenne es einfach Daten.
‫Da ist keine Datei.
‫Hör auf damit.
‫Übrigens, wenn der ausgeführte Code nicht auf Interrupts reagiert.
‫Also wenn das auftaucht.
‫Dies liegt daran, dass diese Zelle nicht aufhören kann, also sind dies die Dinge, auf die Sie stoßen.
‫Und der Grund, warum dies in einer Art Endlosschleife läuft, ist, dass ich tatsächlich einen Ordner namens data
‫habe, was das früher war.
‫Und darin gibt es auch einen Triumph darüber.
‫Da läuft es also durch, was kann ich tun, kann ich das.
‫Sie waren offen, also lassen Sie mich Ihnen nur sagen, was es tut. Lister geht nur durch ein Verzeichnis und listet dann
‫alle Dateien in diesem Verzeichnis auf.
‫Wir sagen also, wenn die Länge aller Dateien in diesem Laufwerk mein Laufwerk dunkle Sicht ist.
‫Hier ist unsere andere Warnung, die aufgetaucht ist, dies ist ein schönes Timing, also sind dies die tatsächlichen Dinge, auf die
‫Sie stoßen werden.
‫Geh zurück nach Elcano.
‫Auf geht's.
‫Dies ist also ein kleiner Fehler, der auftreten kann, wenn etwas mit Ihrem Laufwerk und der Art und Weise,
‫wie CoLab damit interagiert, vor sich geht.
‫Das Gute daran ist, dass es sich normalerweise von selbst repariert und wenn Sie auf diese Registerkarte mit weiteren Informationen klicken möchten.
‫Sie erhalten diesen kleinen Textabschnitt, also im Grunde bedeutet es, wenn Sie viele Dateien in Google Drive im
‫obersten Ordner haben, also wenn wir auf die Hundesicht zurückkommen.
‫Wenn Sie also in diesem Ordner hier viele Dateien haben, fahren Sie die Zeitüberschreitung ebenso wie wenn Sie viele
‫Dateien in einem bestimmten Ordner haben.
‫Es kann auch eine Zeitüberschreitung haben.
‫Das ist sehr praktisch, dass wir das in Echtzeit gesehen haben, denn ich möchte nicht, dass Sie auf diese Warnungen stoßen und nicht
‫sicher sind, was Sie tun sollen.
‫Aber denken Sie im Zweifelsfall daran, dass Sie dies immer als Frage verwenden können.
‫Ich bin mir sicher, dass dir jemand helfen kann.
‫Wenn nicht, helfe ich dir.
‫Klicken Sie auf die Links.
‫Es gibt eine Menge Dinge, die Sie ausprobieren können.
‫Lassen Sie uns einfach den Schnitt ausführen.
‫Wir haben zu lange darüber gesprochen.
‫Die Dateinamen stimmen mit der tatsächlichen Anzahl der falschen Dateien überein. Jetzt können Sie dies selbst testen.
‫Wir befolgen die Anweisungen dieses Codes hier und fahren fort.
‫Okay, also alles funktioniert.
‫Wir haben alle Dateinamen in einer Liste und wir haben die gleiche Anzahl von Telefonnamen wie tatsächliche Bilder.
‫Lassen Sie uns noch eine Überprüfung durchführen, um sicherzustellen, dass wir direkt aus einer Datei visualisieren, damit wir hierher gelangen können.
‫Noch eine Überprüfung, denken Sie daran, wir möchten sicherstellen, dass unsere Daten im richtigen Format vorliegen.
‫Lass uns gehen.
‫Das Neuntausender-Bild.
‫Neuntausender Index.
‫Guter Herr.
‫Ich frage mich, was das für ein Hund ist, was für eine absolute Basis wir wirklich herausfinden können.
‫Lass uns Labels hören.
‫CSB-Idee neuntausend.
‫Oh nein, wir wollen lesen.
‫Das Ding sieht wild aus, sehen Sie sich die Größe dieses tibetischen Mastiffs an, der sich sogar wie ein harter Hund
‫anhört.
‫Ich möchte einen davon.
‫Das ist eine Basis wie ein Hund, den Hercules haben würde.
‫OK.
‫Jetzt haben wir alle unsere ausländischen Namen, die richtig sind, was wir tun müssen,
‫also haben wir jetzt die Dateinamen.
‫Wir müssen mit unseren Etiketten arbeiten.
‫Wir müssen unsere Etiketten in einem Format haben, das wir verwenden können.
‫Das machen wir im nächsten Video.