‫Oke, jadi video terakhir yang kami dapatkan di label kami.
‫Mendapat CSFI, yang sekarang ada di label bingkai data, tidak jelas dan berisi gambar yang merupakan fonem dan
‫label mereknya.
‫Dan kemudian kami memeriksa distribusi label abrade dan kami menemukan ini sekitar 80 juga gambar per
‫kelas.
‫Nah, alangkah baiknya jika kita bisa melihat gambar di dalam notebook, karena ini adalah bagian dari analisis data
‫eksplorasi kita sedang memeriksa data kita.
‫Mari kita lakukan itu.
‫Mari kita membuat gambar.
‫Jadi salah satu cara untuk melakukannya adalah dengan menggunakan Python.
‫Ingat, meskipun kami bekerja di Google CoLab, ini masih di bawah Terpal notebook Jupiter Anda.
‫Jadi kita bisa pergi dari Python dot menampilkan gambar impor dan kita bisa menulis gambar dan kemudian kita hanya memberikan nama lengkap
‫dan sedikit trik di sini di CoLab.
‫Oh.
‫Apakah sebelum kami harus menekan shift dan tab energi untuk notebook untuk menemukan doktor di Kolevar
‫saya pergeseran ruang perintah dan kemudian Siri muncul.
‫Jadi perintahkan ruang kapal.
‫Di sana kita pergi di windows, mungkin kontrol bukan perintah.
‫Jadi di sana kita pergi.
‫Ini adalah dokter kami di sini.
‫Kita perlu menempatkan semacam data.
‫Dan jika kita ingin melihatnya, kita perlu memberikannya telepon dan mari kita ambil salah satu dari gambar ini I. D. , jadi saya hanya akan
‫menyalinnya.
‫Seharusnya sebenarnya, mari kita lihat dingo.
‫Jadi saya dari Australia dan kami cukup terkenal dengan cerita berjudul Dingo Took My Baby, saya tidak akan membahas detailnya,
‫tapi Anda bisa mencarinya.
‫Dan kemudian jika kita pergi ke sini agar kita bisa mengemudi, kita perlu menyebarkannya di jalur file drive saya.
‫Maaf.
‫Dan kemudian kami mendapatkan penglihatan anjing kami menindaklanjuti garis miring penglihatan anjing.
‫Itu akan berada di folder pelatihan.
‫Ini dan kita harus meletakkan jpeg di akhir karena jika kita mendekati Kagle kita dapat melihat bahwa itu sebenarnya
‫adalah telepon, itu adalah ID, tetapi nama file lengkapnya memiliki jpg.
‫Sekarang mari kita tutup anak nakal ini dan bergeser dan masuk.
‫Oh, lihat dingo kecil yang lucu itu, tapi ternyata mereka terkadang bisa menjadi biadab.
‫Itulah salah satu cara untuk melihat gambar di notebook kita.
‫Jadi jika kita perlu menjelajahi gambar apa yang sedang kita kerjakan saat kita mengubahnya menjadi Tenzer, kita dapat menggunakan fungsi kecil
‫ini di sini atau saya pikir ini adalah fungsi lain dengan matplotlib.
‫Kita bisa menggunakan IMNSHO, tapi kita akan melihatnya nanti.
‫Sekarang kita dapat melihat gambar dan kita memiliki file ID dan kepangnya.
‫Mari kita dapatkan daftar semua nama file sehingga kita tidak perlu mengetik ini setiap saat karena itu
‫akan mengganggu.
‫Jadi yang mungkin kita lakukan adalah menulis sel penurunan harga di sini.
‫Jadi perintah tekan dapat mengubahnya menjadi penurunan harga dan pergi ke sini untuk mendapatkan gambar dan label.
‫Mari kita dapatkan daftar semua gambar kita.
‫Nama jalur file, cantik, dan jadi bagaimana kita bisa melakukan ini sehingga kita bisa pergi ke sini, membuat nama
‫pop dari gambar I. D. Sekarang kita baru saja melakukannya di sini, jadi ini adalah nama POF dari gambar khusus ini.
‫Dan kami melakukannya dengan mencuri nilai ini dari kewajiban.
‫Jadi kami mungkin membawa Leibel CSFI ke sini agar kami bisa mencobanya saat kami bekerja dengan label ASV
‫ini.
‫bodoh.
‫Di sana kita pergi.
‫Jadi kita mungkin membuat variabel kecil untuk mengulang ini dan membuat string panjang ini pada waktu yang sama.
‫Jadi mari kita lihat apakah kita bisa melakukannya dengan daftar.
‫Pemahaman fonem sama, mari kita mulai nama F untuk nama F.
‫Kami akan mulai dari yang kecil di label.
‫ASV Idei, apa ini kembali?
‫Periksa 10 nama telepon pertama.
‫Hebat.
‫Jadi ini hanya sedikit pemahaman daftar pendek, pada dasarnya mengatakan itu membuat daftar nama F untuk nama F,
‫yang merupakan kependekan dari nama file di kaki label, saya akan menyebutnya.
‫Jadi ambil ini, saya akan memanggil mereka, memeriksa masing-masing dari mereka dan mengambil nilainya dan menyimpannya ke dalam daftar.
‫Jadi itulah yang kami dapatkan di sana.
‫Sekarang kita perlu mengubahnya menjadi sedikit lebih seperti ini, karena ini pada saat ini hanyalah ide.
‫Jadi yang akan kita lakukan adalah mengendarai drive dog vision train saya.
‫Itulah yang bisa kita lakukan.
‫Mengendarai kereta visi anjing drive slash saya.
‫Dan kemudian itu akan menjadi nama plus F dan menghancurkan plus F sembilan.
‫Apa itu kembali?
‫Saya berkata, periksa 10 yang pertama di sini, tetapi saya telah berbohong.
‫Saya tidak menaruh potongan kecil.
‫OK, dan sekarang kita hanya perlu menambahkan, tentu saja, ekstensi file, karena jika tidak, itu tidak akan berfungsi.
‫Pasak ajai ini tidak GPG.
‫Bagaimana ini terlihat?
‫Hebat.
‫OK, jadi sekarang kita sudah mendapatkan daftar semua nama file dari kolom ID label, CSFI, yang harus
‫kita lakukan adalah membandingkannya dengan jumlah file di direktori data pelatihan kita.
‫Mengapa kita melakukan ini?
‫Nah, ini untuk memastikan bahwa kita memiliki jumlah nama palsu yang sama seperti yang kita lakukan pada file sebenarnya di file
‫pelatihan kita.
‫Kami mengunduh data ini dari Kagle.
‫Kami mengunggahnya ke collabo lebih khusus foto penglihatan anjing kami, dan kemudian kami membuka ritsletingnya, jadi kami ingin
‫memastikan bahwa kami bekerja dengan jumlah data yang sama.
‫Jadi mari kita lakukan itu.
‫Jadi kita pergi ke sini, periksa apakah jumlah nama palsu cocok dengan jumlah file gambar yang sebenarnya, karena jika tidak, seperti, jika kita terus melakukannya sekarang
‫dan kita telah menyelesaikannya nanti, hei, kita punya masalah dengan data itu, maka
‫itu akan membatalkan banyak hal yang telah kita lakukan.
‫Jadi itulah poin pentingnya adalah banyak pembelajaran mesin pada dasarnya hanya menggabungkan data Anda ke dalam
‫bentuk sehingga berfungsi dengan pembelajaran mesin, jika itu masuk akal.
‫Jadi itulah yang kami lakukan sekarang.
‫Kami hanya memverifikasi bahwa data yang kami dapatkan adalah format yang tepat, jumlah yang tepat.
‫Dan kemudian kami tahu begitu kami menjalankan model pembelajaran mesin kami, semuanya akan menjadi keren atau setidaknya
‫keren mungkin.
‫Jadi kita akan memasukkan biaya dan kita dapat memeriksa jumlah file dalam file tertentu dengan menggunakan
‫daftar OS list.
‫Saya hanya akan menulis kode dan kemudian kami akan menjelaskannya.
‫Kereta, apakah itu sama dengan Len nama lengkap dan jika dicetak?
‫Nama file cocok dengan yang sebenarnya.
‫Jumlah kekuatan.
‫Memproses.
‫Ini seperti kita memberi diri kita sedikit instruksi dalam cetakan dan nama file.
‫Tidak cocok dengan jumlah file yang sebenarnya, periksa direktori target.
‫Baiklah, jadi apa yang akan dilakukan jika Anda melakukan daftar, mari kita lihat apa hasil cetakan ini.
‫Kode, sebenarnya, saya mungkin hanya melakukan 10 yang pertama lagi, jika tidak, hanya nama spam OS yang tidak ditentukan.
‫Oh, itu masuk akal karena saya punya OS impor di sana dan tidak di sini.
‫Ini lakukan di sini.
‫Jadi yang akan dilakukan adalah memberi tahu CoLab untuk masuk ke kereta penglihatan anjing oh, saya sebut saja data.
‫Tidak ada file di sana.
‫Hentikan itu.
‫Omong-omong, jika kode yang dieksekusi tidak merespons interupsi.
‫Jadi jika ini muncul.
‫Itu karena sel ini tidak dapat berhenti, jadi ini adalah hal-hal yang Anda hadapi.
‫Dan alasan mengapa ini menjadi semacam loop tak terbatas adalah karena saya sebenarnya memiliki folder bernama data,
‫yang dulunya seperti ini.
‫Dan di dalam sana, ada juga kemenangan atas.
‫Jadi itu berputar di sana, apa yang bisa saya lakukan, bisakah saya melakukannya.
‫Mereka jujur, jadi izinkan saya memberi tahu Anda apa yang dilakukannya. Lister hanya akan menelusuri direktori dan kemudian membuat daftar
‫semua file di direktori itu.
‫Jadi kami mengatakan jika panjang semua file di drive ini, drive saya penglihatan gelap.
‫Inilah peringatan kami yang lain yang muncul, ini adalah waktu yang indah, jadi ini adalah hal-hal aktual yang
‫akan Anda hadapi.
‫Kembali ke Elcano.
‫Ini dia.
‫Jadi ini adalah kesalahan kecil yang mungkin Anda alami jika ada sesuatu yang terjadi dengan drive
‫Anda dan cara CoLab berinteraksi dengannya.
‫Jadi hal baiknya adalah biasanya memperbaiki sendiri dan jika Anda ingin mengklik tab info lebih lanjut ini.
‫Anda mendapatkan paragraf kecil teks ini, jadi pada dasarnya dikatakan jika Anda memiliki banyak file di Google Drive
‫di folder atas, jadi jika kita kembali ke dog vision.
‫Jadi di folder ini di sini, jika Anda memiliki banyak file di sana, Anda akan kehabisan waktu dan juga jika Anda
‫memiliki banyak file di dalam folder tertentu.
‫Bisa juga time out.
‫Jadi itu sangat berguna bahwa kita melihatnya secara real time, karena saya tidak ingin Anda menemukan peringatan ini dan tidak
‫yakin apa yang harus dilakukan.
‫Tetapi jika ragu, ingat, Anda selalu dapat menggunakan ini sebagai pertanyaan.
‫Saya yakin seseorang akan dapat membantu Anda.
‫Jika tidak, saya akan membantu Anda.
‫Klik tautan.
‫Ada banyak hal yang bisa Anda coba.
‫Mari kita jalankan pemotongannya.
‫Kami sudah membicarakannya terlalu lama.
‫Nama file cocok dengan jumlah sebenarnya dari proses palsu sekarang saya akan membiarkan Anda menguji yang ini sendiri.
‫Kami akan mengikuti perintah kode ini di sini dan melanjutkan.
‫OK, jadi semuanya bekerja.
‫Kami memiliki semua nama file dalam daftar dan kami memiliki jumlah nama telepon yang sama dengan gambar sebenarnya.
‫Mari lakukan satu pemeriksaan lagi untuk memastikan bahwa kita memvisualisasikan langsung dari file sehingga kita bisa pergi ke sini.
‫Satu cek lagi, ingat, kami ingin memastikan data kami dalam format yang benar.
‫Ayo pergi.
‫Gambar sembilan ribu.
‫Sembilan ribu indeks.
‫Tuhan yang baik.
‫Saya ingin tahu jenis anjing apa itu, dasar mutlak apa yang bisa kita temukan, sungguh.
‫Mari kita pergi mendengar label.
‫CSB Idei sembilan ribu.
‫Oh, tidak, kami ingin membaca.
‫Makhluk itu terlihat buas, lihat ukuran rantai mastiff Tibet yang bahkan terdengar seperti anjing yang tangguh.
‫Saya ingin salah satunya.
‫Itu pangkalan yang seperti anjing yang dimiliki Hercules.
‫OKE.
‫Sekarang kita memiliki semua nama asing yang benar, apa yang harus kita lakukan, jadi
‫kita sudah mendapatkan nama filenya sekarang.
‫Kita perlu bekerja dengan label kita.
‫Kita perlu mendapatkan label kita dalam format yang bisa kita gunakan.
‫Jadi mari kita lakukan itu di video berikutnya.