‫OK, quindi l'ultimo video che abbiamo nelle nostre etichette.
‫Got CSFI, che ora si trova nell'etichetta data frame, è vago e contiene immagini che sono fonemi e la
‫loro etichetta brade.
‫E poi abbiamo controllato la distribuzione delle etichette abrase e abbiamo scoperto che circa 80 immagini per
‫classe.
‫Ora, sarebbe bello se potessimo visualizzare un'immagine all'interno del taccuino, perché questo fa parte della nostra analisi esplorativa dei
‫dati è il controllo dei nostri dati.
‫Facciamolo.
‫Facciamo un'immagine.
‫Quindi un modo per farlo è usare Python.
‫Ricorda, anche se stiamo lavorando in Google CoLab, questo è ancora sotto il taccuino Hood you Jupiter.
‫Quindi possiamo passare da Python dot display import image e possiamo scrivere image e poi gli passiamo solo un nome completo
‫e un piccolo trucco qui in CoLab.
‫Oh.
‫È prima che dovessimo premere shift e tab energy per notebook per trovare il doctoring in Kolevar me
‫il suo command space shift e poi arriva Siri.
‫Quindi comanda lo spazio della nave.
‫Eccoci su Windows, potrebbe essere il controllo invece del comando.
‫Quindi ci siamo.
‫Questo è il nostro dottorato qui.
‫Dobbiamo inserire una sorta di dati.
‫E se vogliamo vederlo, dobbiamo passargli un telefono e prendiamo una di queste immagini I. D. , quindi mi limiterò a
‫copiarlo.
‫Dovrebbe essere effettivamente, diamo un'occhiata a un dingo.
‫Quindi vengo dall'Australia e siamo piuttosto famosi per una storia chiamata Dingo Took My Baby, non entrerò nei
‫dettagli, ma puoi cercarla.
‫E poi se andiamo qui in modo da poter guidare, dobbiamo passarlo sul percorso del mio file di unità.
‫Scusate.
‫E poi abbiamo ottenuto la nostra visione del cane seguita dalla barra della visione del cane.
‫Sarà nella cartella della formazione.
‫Questo e dobbiamo mettere il jpeg alla fine perché se arriviamo a Kagle possiamo vedere che è effettivamente quello che è il
‫telefono, questo è l'ID, ma il nome completo del file ha il jpg.
‫Ora chiudiamo questo ragazzaccio, spostiamoci ed entriamo.
‫Oh, guarda quel simpatico dingo, ma a quanto pare possono essere selvaggi a volte.
‫Questo è un modo per visualizzare le immagini nel nostro taccuino.
‫Quindi, se avessimo bisogno di esplorare con quale immagine stiamo lavorando mentre lo stiamo trasformando in un Tenzer, possiamo usare
‫questa piccola funzione qui o penso che sia un'altra con matplotlib.
‫Possiamo usare IMNSHO, ma lo vedremo più avanti.
‫Ora possiamo visualizzare un'immagine e abbiamo gli ID dei file e le loro trecce.
‫Prendiamo un elenco di tutti i nomi di file in modo da non doverlo digitare ogni volta perché
‫diventerebbe fastidioso.
‫Quindi quello che potremmo fare è scrivere una piccola cella di markdown qui.
‫Quindi premere il comando può cambiarlo in markdown e andare qui per ottenere immagini ed etichette.
‫Facciamo un elenco di tutte le nostre immagini.
‫Nomi dei percorsi dei file, belli, e quindi come possiamo farlo in modo da poter andare qui, creare
‫nomi pop dall'immagine I. D. Ora ne abbiamo appena fatto uno qui, quindi questo è un nome POF di questa particolare immagine.
‫E lo abbiamo fatto rubando questo valore alla responsabilità.
‫Quindi potremmo portare Leibel CSFI qui solo così possiamo provare mentre lavoriamo con questa etichetta
‫ASV.
‫drogato.
‫Ci siamo.
‫Quindi potremmo creare una piccola variabile per eseguire il ciclo e creare queste lunghe stringhe allo stesso tempo.
‫Quindi vediamo se possiamo farlo con una lista.
‫La comprensione dei fonemi è uguale, iniziamo con il nome F per nome F.
‫Inizieremo in piccolo con le etichette.
‫ASV Idei, cosa restituisce?
‫Controlla i primi 10 nomi di telefono.
‫Meraviglioso.
‫Quindi questa è solo una breve comprensione dell'elenco, in pratica dicendo che si tratta di creare un elenco di nomi F
‫per nome F, che è l'abbreviazione del nome file nelle etichette piedi, li chiamerei.
‫Quindi prendi questo, li chiamerei, li esaminerei ciascuno, prendo il valore e lo salverei nell'elenco.
‫Quindi questo è quello che abbiamo lì.
‫Ora dobbiamo cambiarlo per renderlo un po' più simile a questo, perché queste al momento sono solo idee.
‫Quindi quello che faremo è guidare il mio treno per la visione dei cani guida.
‫Questo è quello che possiamo fare.
‫Guida il mio treno per la visione del cane da taglio.
‫E poi ci sarà più F nome su e distruggere più F nove.
‫Cosa restituisce?
‫Ho detto, controlla i primi 10 qui, ma ho mentito.
‫Non ho messo la fetta piccola.
‫OK, e ora dobbiamo solo aggiungere, ovviamente, l'estensione del file, perché altrimenti non funzionerebbe.
‫Questi pioli Ajai non GPG.
‫Come sembra?
‫Meraviglioso.
‫OK, ora abbiamo un elenco di tutti i nomi di file dalla colonna ID delle etichette, CSFI, quello che dovremmo fare
‫è confrontarli con il numero di file nella nostra directory dei dati di allenamento.
‫Perché dovremmo farlo?
‫Bene, questo è per assicurarci di avere la stessa quantità di nomi falsi dei file reali nel nostro file
‫di addestramento.
‫Abbiamo scaricato questi dati da Kagle.
‫L'abbiamo caricato per collaborare in modo più specifico alla nostra foto della visione del cane, quindi l'abbiamo decompresso, quindi
‫vogliamo assicurarci di lavorare con la stessa quantità di dati.
‫Quindi facciamolo.
‫Quindi andiamo qui, controlliamo se il numero di nomi falsi corrisponde al numero di file di immagine effettivi, perché altrimenti, tipo, se continuassimo ora
‫e abbiamo risolto in seguito, ehi, abbiamo qualche problema con quei
‫dati, quindi annullerà molte delle cose che abbiamo fatto.
‫Quindi questo è un punto importante è che un sacco di machine learning è semplicemente fondamentalmente massaggiare i tuoi dati in
‫un modulo in modo che funzioni con l'apprendimento automatico, se ciò ha senso.
‫Quindi è quello che stiamo facendo ora.
‫Stiamo solo verificando che i dati che abbiamo siano nel formato giusto, nella giusta quantità.
‫E poi sappiamo che una volta eseguiti i nostri modelli di apprendimento automatico, saranno tutti hunky dory o almeno hunky
‫dory possibile.
‫Quindi inseriremo i costi e possiamo controllare la quantità di file in un particolare file utilizzando
‫l'elenco OS List.
‫Scriverò solo il codice e poi lo spiegheremo.
‫Treno, è uguale a Len dei nomi completi e se è stampato?
‫I nomi dei file corrispondono a quelli reali.
‫Quantità di forza.
‫Procedere.
‫È come se ci stessimo dando una piccola istruzione sulla stampa e sui nomi dei file.
‫Non corrisponde alla quantità effettiva di file, controlla la directory di destinazione.
‫Va bene, quindi cosa farà questo se lo elenchi, vediamo solo cosa questa stampa.
‫Codice, in realtà, potrei rifare solo i primi 10, altrimenti sarà solo il nome di spam Il sistema operativo non è definito.
‫Oh, avrebbe senso perché ho il sistema operativo di importazione lì e non qui.
‫Questo fallo qui.
‫Quindi quello che farà è dire a CoLab di entrare nel dog vision train oh, li chiamo solo dati.
‫Non c'è nessun file lì.
‫Smettila.
‫A proposito, se il codice eseguito non risponde agli interrupt.
‫Quindi, se questo viene fuori.
‫È perché questa cellula non è in grado di fermarsi, quindi queste sono le cose in cui ti imbatti.
‫E il motivo per cui questo sta andando in una sorta di ciclo infinito è perché in realtà ho una cartella chiamata dati, che
‫è quella che era una volta.
‫E lì dentro c'è anche un trionfo su.
‫Quindi è in loop lì, cosa potrei fare posso farlo.
‫Sono sinceri, quindi lascia che ti dica cosa fa sempre Lister passerà semplicemente attraverso una directory e poi elencherà tutti
‫i file in quella directory.
‫Quindi stiamo dicendo che se la lunghezza di tutti i file in questa unità, la mia visione oscura unità.
‫Ecco il nostro altro avvertimento che è apparso, questo è un tempismo meraviglioso, quindi queste sono le cose reali in
‫cui ti imbatterai.
‫Torna ad Elcano.
‫Eccoci qui.
‫Quindi questo è un piccolo errore che potresti riscontrare se c'è qualcosa in corso con il tuo disco e il
‫modo in cui CoLab sta interagendo con esso.
‫Quindi la cosa buona è che di solito si risolve da solo e se vuoi fare clic su questa scheda più informazioni.
‫Ottieni questo piccolo paragrafo di testo, quindi in pratica sta dicendo se hai molti file in Google Drive nella
‫cartella in alto, quindi se torniamo alla visione del cane.
‫Quindi, in questa cartella qui, se hai molti file lì, vai in timeout così come se hai molti
‫file all'interno di una particolare cartella.
‫Può anche scadere.
‫Quindi è molto utile che l'abbiamo visto in tempo reale, perché non voglio che ti imbatti in questi avvertimenti e non
‫sei sicuro di cosa fare.
‫Ma in caso di dubbio, ricorda, puoi sempre usare questa domanda come domanda.
‫Sono sicuro che qualcuno sarà in grado di aiutarti.
‫In caso contrario, ti aiuterò.
‫Fare clic sui collegamenti.
‫Ci sono un sacco di cose che puoi provare.
‫Eseguiamo il taglio.
‫Ne abbiamo parlato per troppo tempo.
‫I nomi dei file corrispondono alla quantità effettiva di falso procedere ora ti lascerò testare questo da solo.
‫Seguiremo gli ordini di questo codice qui e procederemo.
‫OK, quindi funziona tutto.
‫Abbiamo tutti i nomi di file in un elenco e abbiamo la stessa quantità di nomi di telefono delle immagini reali.
‫Facciamo un altro controllo per assicurarci che stiamo visualizzando direttamente da un file in modo da poter andare qui.
‫Un altro controllo, ricorda, vogliamo assicurarci che i nostri dati siano nel formato giusto.
‫Andiamo.
‫L'immagine dei novemila.
‫Indice novemila.
‫Buon Dio.
‫Mi chiedo che tipo di cane sia, quale base assoluta possiamo scoprire, davvero.
‫Andiamo a sentire le etichette.
‫CSB Idei novemila.
‫Oh, no, vogliamo leggere.
‫Quella cosa sembra selvaggia, guarda le dimensioni di quella catena mastino tibetano che suona anche come un cane duro.
‫Voglio uno di loro.
‫È una base simile a quella che avrebbe un cane Hercules.
‫OK.
‫Ora abbiamo tutti i nostri nomi stranieri corretti, cosa dobbiamo fare, quindi ora
‫abbiamo i nomi dei file.
‫Dobbiamo lavorare con le nostre etichette.
‫Dobbiamo ottenere le nostre etichette in un formato che possiamo usare.
‫Quindi facciamolo nel prossimo video.