‫なるほど｡
‫そこで､ 最後にレーベルで入手した動画を紹介します｡
‫DataFrameのラベルCSVになったドットCSVには､ ファイル名である画像IDとその品種ラベルが含まれています｡
‫そして､ 品種ラベルの分布を調べてみると､ 1クラスあたり約82枚ほどの画像があることがわかりました｡
‫さて､ ノートブックの中の画像を見ることができればいいのですが､ これは探索的データ解析の一環で､
‫データをチェックするためです｡
‫そうしよう｡
‫画像を表示してみましょう｡
‫そこで､ 一つの方法として､ I Pythonを使用します｡
‫Google Labで作業していても､ ボンネットの中はjupyter notebookなので､
‫python displayからimport imageと書き､ それを渡すだけでよいことを思い出してください｡
‫co lab.のファイル名とちょっとした仕掛けです｡
‫ああ｡
‫以前は､ Jupiterのノートブックでタブを押しながらシフトして､ カラムにあるdocstringを探さなければなりませんでした｡
‫私にとっては､ コマンド・スペース・シフトです｡
‫あ､ それからSiriが出てきましたね｡
‫だから､ さあ､ シフトスペースだ｡
‫これでよしとしよう｡
‫Windowsの場合､ commandではなくcontrolになる場合があります｡
‫そうそう､ そうなんです｡
‫これが私たちのdocstringです｡
‫何らかのデータを渡す必要がある｡
‫そして､ それを見たい場合は､ ファイル名を渡す必要がある｡
‫この中から画像IDを一つ取ってくるので､ それをコピーします｡
‫実はそうであるべきなのです｡
‫ディンゴを見てみよう｡
‫私はオーストラリア出身で､ 「Dingo Took My Baby」という物語で有名なんです｡
‫その詳細は省きますが､ 調べてみてください｡
‫そして､ ここに行くと､ ドライブに行くので､ ファイル名を渡す必要があります｡
‫私のドライブ
‫ファイルパスです｡
‫すみません｡
‫そして､ 犬用ビジョンフォルダを手に入れました｡
‫ドッグビジョンスラッシュ
‫トレーニングフォルダーに入ることになります｡
‫これは､ Kaggleにアクセスすると､ ファイル名がJPEGであることがわかるからです｡
‫それはIDですが､ フルファイル名にはjpgがあります｡
‫さて､ この不良少年を閉じて､ シフトとエンターをしましょう｡
‫あら､ かわいいディンゴがいるじゃない｡
‫しかし､ どうやら彼らは時に野蛮になるようだ｡
‫これは､ 私たちのノートブックに画像を表示する方法の一つです｡
‫つまり､ テンソルに変換している間に､ どんな画像を扱っているのかを調べる必要がある場合､ この小さな関数を使うことができるのです｡
‫あるいは､ 番組で使えるマッププロットリブがもう一つあると思うのですが､ そちらはまた後日｡
‫これで画像を表示することができ､ 彼らのファイルIDとブレードを手に入れることができました｡
‫いちいちこれを入力するのは面倒なので､ すべてのファイル名のリストを取得しましょう｡
‫だから､ ここにちょっとダウンセルを書いておくといいかもしれません｡
‫そこで､ command mを押してマークダウンに変更し､ ここで画像とそのラベルを取得することにします｡
‫すべての画像のリストを取得しよう｡
‫ファイルです｡
‫パス名です｡
‫美しい｡
‫では､ どうすればいいのでしょうか｡
‫そこで､ ここで､ 画像IDからパス名を作成することが考えられます｡
‫今､ ここで1回やったところです｡
‫つまり､ これはこの特定の画像のパス名です｡
‫そして､ この値をラベルCSVから盗み出すことで実現しました｡
‫ラベル CSV をここに持ってきて､ このラベル CSV を操作している間に眺めることができるようにすることもできます｡
‫頭を使わないでください｡
‫これでよしとしよう｡
‫そこで､ 小さな変数を作ってこれをループさせ､ 同時にこれらの長い文字列を作ることが考えられます｡
‫では､ リスト内包でそれができるかどうか見てみましょう｡
‫だから､ 電話名イコール｡
‫f名にはf名で行こう｡
‫まず始めに､ ラベルを小さくします｡
‫CSV ID このリターンは何ですか？
‫最初の10人のフルネームを確認する｡
‫素晴らしい｡
‫だから､ これはほんの小さなリスト理解です｡
‫基本的には､ ラベル､ csvのid列にあるファイル名の略であるF名のリストを作成すると言っているのです｡
‫そこで､ このID列を取り出し､ 一つ一つを調べて値を取り､ リストに保存します｡
‫というわけで､ そこそこの出来栄えです｡
‫今のところ､ これらはアイデアだけなので､ もう少しこういう風に変えていく必要があります｡
‫そこで､ 何をするかというと､ 私のドライブ犬ビジョントレインを走らせるのです｡
‫それが､ 私たちにできることです｡
‫ドライブ､ スラッシュマイドライブスラッシュドッグビジョンスラッシュトレイン｡
‫そして､ プラスFネームIになる｡
‫いいえ､ そして文字列＋f名です｡
‫それは何を返すのだろう｡
‫ここで最初の10個を確認しろ､ と言ったが､ 嘘だった｡
‫小さなスライスは入れなかった｡
‫なるほど｡
‫あとは､ もちろんファイルの拡張子を追加するだけです｡ そうしないとうまくいきませんから｡
‫これらはJPEGです｡
‫JPG どうですか？
‫素晴らしい｡
‫なるほど｡
‫これで､ ラベルCSVのID列から､ すべてのファイル名のリストができました｡
‫そこで､ 学習用データのディレクトリにあるファイル数と比較します｡
‫なぜ､ こんなことをするのだろう？
‫これは､ トレーニングファイル内の実際のファイルと同じ量のファイル名があることを確認するためです｡
‫このデータはKaggleからダウンロードしたものです｡
‫それをCoLab､ もっと言えばdog visionのフォルダにアップロードして､ 解凍したんです｡
‫だから､ 同じ量のデータで作業することを確認したいのです｡
‫では､ そうしましょう｡
‫ここで､ ファイル名の数と一致するかどうか､ 実際の画像ファイルの数をチェックします｡ そうしないと､ このまま続けていて､
‫後でデータに問題があることが判明した場合､ せっかくやったことが台無しになってしまうからです｡
‫つまり､ 機械学習の多くは､ 基本的にデータを機械学習と連動するような形に加工することなのです｡
‫それが今､ 私たちがやっていることなんですね｡
‫私たちが手に入れたデータが正しい形式と量であることを確認しているだけです｡ そして､ 機械学習モデルを実行すれば､
‫すべてがうまくいくか､ 少なくとも可能な限りうまくいくことがわかるのです｡
‫そこで､ OSをインポートするのですが､ 特定のファイルの量を確認するには､ list dirを使用します｡
‫だからレンオーのリストディール｡
‫コードを書いてから､ 説明します｡
‫列車はファイル名の土地と等しいか､ もし等しいなら､ 秋の名前が実際に一致することを印刷する｡
‫偽の量｡
‫進める｡
‫ここでちょっとした指示を出しているようなものです｡
‫プリントとファイル名
‫実際のファイル量と一致しない｡
‫対象ディレクトリを確認する｡
‫わかりました｡
‫つまり､ これをやるとどうなるかというと､ dirをリストアップするのです｡
‫これがどう印刷されるのか､ ちょっと見てみましょう｡
‫コード
‫実は､ 最初の10個だけもう一度やるかもしれません｡ そうしないと､ ただのスパムになってしまうので｡
‫名前 os が定義されていない｡
‫ああ､ それなら輸入盤があっちにあってこっちがないのも納得です｡
‫ここまでやろう｡
‫これは､ CoLabに､ おい､ ドッグビジョントレインに行けということなんですね｡
‫あ､ データということで｡
‫そこにファイルはない｡
‫やめてくれ
‫ところで､ 実行されたコードが割り込みに応答しない場合｡
‫だから､ これが出てきたら
‫この細胞が止まれないからです｡
‫こういうことに遭遇するんですね｡
‫無限ループになるのは､ dataというフォルダがあるからで､ これは元々あったものです｡
‫そしてその中には､ 電車のフォルダーもあります｡
‫そこをループしているわけです｡
‫私がやりそうなこと｡
‫いいですか？
‫それができるのか｡
‫ドカンと缶詰に｡
‫では､ その内容をお伝えしましょう｡
‫Always Listerは､ ディレクトリを通過して､ そのディレクトリにあるすべてのファイルをリストアップします｡
‫つまり､ このドライブにあるすべてのファイルの長さが､ 私のドライブドッグビジョンであれば､ ということです｡
‫もう一つの警告はこちらです｡
‫これは美しいタイミングです｡
‫これらは実際にぶつかることなんですね｡
‫基調講演に戻る
‫さあ､ どうぞ｡
‫このエラーは､ Google DriveとCoLabの連携に問題がある場合に発生する可能性があるものです｡
‫だから､ いいことは､ たいてい自分で直せるということです｡
‫そして､ このmore infoタブをクリックすると｡
‫この小さな段落のテキストが表示されます｡
‫つまり､ 基本的にはGoogle Driveにあるファイルをトップフォルダにたくさん入れていればいいということです｡
‫そこで､ 「Dog Vision」に話を戻すと｡
‫ですから､ ここのフォルダで､ そこに多くのファイルがあると､ Googleドライブは､ 特定のフォルダ内に多くのファイルがある場合と同様に､
‫タイムアウトすることがあります｡
‫また､ タイムアウトすることもあります｡
‫このような警告に出くわして､ どうしたらいいかわからなくなると困るので､ リアルタイムで確認できたのは非常に便利でした｡
‫でも､ もし迷ったら､ いつでも検索して､ 質問してください｡
‫きっと誰かが助けてくれるはずです｡
‫そうでない場合は､ 私がお手伝いします｡
‫リンクをクリックしてください｡
‫試せることがたくさんあります｡
‫とりあえずコードを実行してみましょう｡
‫私たちはあまりにも長い間､ それについて話してきました｡
‫フルネームは実際の落下量と一致します｡
‫進める｡
‫さて､ これについては､ ご自身で検証していただくことにしましょう｡
‫ここでこのコードの命令に従って､ 進めていくのです｡
‫なるほど､ すべてうまくいっているんですね｡
‫すべてのファイル名をリストにして､ 実際の画像と同じ量のファイル名を持っています｡
‫ファイルパスから直接ビジュアライズしていることを確認するため､ もう1度確認しましょう｡
‫もう一回確認してください｡
‫データが正しい形式であることを確認することを忘れないでください｡
‫さあ､ 行こう｡
‫9,000枚目の画像と9,000枚目のインデックス｡
‫よかったね｡
‫どんな犬なんでしょうね｡
‫私たちはおそらく､ どんな絶対的なベースを見つけることができるか｡
‫ここに行こう､ ラベルを｡
‫CSV ID 9000です｡
‫あ､ いや､ 繁殖はしませんよ｡
‫あれは野蛮に見えますね｡
‫その鎖の大きさを見てください､ チベタン・マスティフです｡
‫それすらも､ タフな犬のように思える｡
‫私も欲しいです｡
‫それは､ 犬みたいなベースですね｡
‫ヘラクレスならOC
‫これで電話番号がすべて正しくなったので､ 次は何をすればいいのか｡
‫これでファイル名が揃いましたね｡
‫レーベルとの連携が必要です｡
‫ラベルを使用できる形式にする必要があります｡
‫では､ 次の動画でやってみましょう｡