‫OK, então o último vídeo que recebemos em nossas gravadoras.
‫O CSFI obtido, que agora está no rótulo do quadro de dados, é vago e contém imagens que são fonemas e seu
‫rótulo de brade.
‫E então verificamos a distribuição de rótulos de desgaste e descobrimos isso em cerca de 80 ou também imagens
‫por classe.
‫Agora, seria bom se pudéssemos ver uma imagem dentro do notebook, porque isso faz parte de nossa análise
‫exploratória de dados, verificando nossos dados.
‫Vamos fazer isso.
‫Vamos fazer uma imagem.
‫Portanto, uma maneira de fazer isso é usando Python.
‫Lembre-se, embora estejamos trabalhando no Google CoLab, isso ainda está sob o capô, seu notebook de Júpiter.
‫Então podemos ir de Python dot display import image e escrever uma imagem e então apenas passar um nome completo
‫e um pequeno truque aqui no CoLab.
‫Oh.
‫É antes de termos que pressionar shift e tab energy para notebook para encontrar o doutorado em Kolevar
‫me seu comando space shift e então Siri aparece.
‫Portanto, comande o espaço da nave.
‫Lá vamos nós no Windows, pode ser controle em vez de comando.
‫Então vamos lá.
‫Este é o nosso médico aqui.
‫Precisamos postular algum tipo de dado.
‫E se quisermos ver, precisamos passar um telefone e pegar uma dessas imagens I. D. , então vou apenas copiar
‫isso.
‫Deveria ser, vamos dar uma olhada em um dingo.
‫Sou da Austrália e somos muito famosos por uma história chamada Dingo Took My Baby, não vou entrar em detalhes sobre
‫isso, mas você pode pesquisar.
‫E então, se formos aqui para podermos dirigir, precisamos repassar no caminho de arquivo do meu drive.
‫Desculpe.
‫E então nós temos nossa visão de cachorro seguido de barra de visão de cachorro.
‫Ele estará na pasta de treinamento.
‫Isso e precisamos colocar no final jpeg porque se formos até Kagle podemos ver que é realmente o que o telefone é,
‫esse é o ID, mas o nome completo do arquivo tem o jpg.
‫Agora vamos fechar este bad boy e mudar e entrar.
‫Oh, olhe para aquele dingo bonitinho, mas aparentemente eles podem ser selvagens às vezes.
‫Essa é uma maneira de ver as imagens em nosso notebook.
‫Então, se precisássemos explorar com qual imagem estamos trabalhando enquanto a transformamos em um Tenzer, podemos usar esta
‫pequena função aqui ou acho que esta é outra com matplotlib.
‫Podemos usar IMNSHO, mas vamos dar uma olhada nele mais tarde.
‫Agora podemos ver uma imagem e temos os IDs dos arquivos e suas tranças.
‫Vamos obter uma lista de todos os nomes de arquivo para que não tenhamos que digitar isso todas as vezes, porque isso
‫seria irritante.
‫Então, o que podemos fazer é escrever uma pequena célula de redução aqui.
‫Então pressione o comando pode mudar isso para markdown e vá aqui para obter as imagens e os rótulos.
‫Vamos fazer uma lista de todas as nossas imagens.
‫Nomes de caminho de arquivo, lindos, e como podemos fazer isso? Podemos ir aqui, criar nomes pop a
‫partir da imagem I. D. Acabamos de fazer um aqui, então este é um nome POF desta imagem em particular.
‫E fizemos isso roubando esse valor do passivo.
‫Então, podemos trazer Leibel CSFI aqui apenas para que possamos tentar enquanto trabalhamos com este rótulo
‫ASV.
‫Dopehead.
‫Aqui vamos nós.
‫Portanto, podemos criar uma pequena variável para percorrer isso e criar essas strings longas ao mesmo tempo.
‫Então, vamos ver se podemos fazer isso com uma lista.
‫Compreensão de fonemas é igual a vamos apenas usar o nome F para o nome F para começar.
‫Começaremos com rótulos pequenos.
‫ASV Idei, o que isso retorna?
‫Verifique os primeiros 10 nomes de telefone.
‫Maravilhoso.
‫Portanto, esta é apenas uma pequena compreensão de lista, basicamente dizendo que é criar uma lista de nome F para nome
‫F, que é a abreviatura de nome de arquivo nos rótulos pés, eu os chamaria.
‫Então pegue isso, eu chamaria, percorreria cada um deles e pegaria o valor e salvaria na lista.
‫Então é isso que temos lá.
‫Agora precisamos mudar para ficar um pouco mais assim, porque no momento essas são apenas ideias.
‫Então o que faremos é dirigir meu trem de visão de cães.
‫Isso é o que podemos fazer.
‫Dirija meu trem de visão de cão slash drive.
‫E então vai ter mais o nome F ativado e destruindo mais F nove.
‫O que isso retorna?
‫Eu disse, verifique os primeiros 10 aqui, mas eu menti.
‫Eu não coloquei a pequena fatia.
‫OK, e agora só precisamos adicionar, é claro, a extensão do arquivo, porque senão não funcionaria.
‫Esses pinos ajai não GPG.
‫Como fica isso?
‫Maravilhoso.
‫OK, agora temos uma lista de todos os nomes de arquivo da coluna ID de rótulos, CSFI, o que devemos
‫fazer é compará-los ao número de arquivos em nosso diretório de dados de treinamento.
‫Por que faríamos isso?
‫Bem, isso é para ter certeza de que temos a mesma quantidade de nomes falsos que temos em nossos arquivos
‫de treinamento.
‫Baixamos esses dados de Kagle.
‫Fizemos upload para a colaboração, mais especificamente nossa foto de visão de cachorro, e depois descompactamos, então queremos ter certeza
‫de que estamos trabalhando com a mesma quantidade de dados.
‫Então vamos fazer isso.
‫Então vamos aqui, verificamos se o número de nomes falsos corresponde ao número de arquivos de imagem reais, porque caso contrário, se continuarmos agora
‫e resolvermos isso mais tarde, ei, temos alguns problemas com esses
‫dados, isso vai desfazer muitas das coisas que fizemos.
‫Esse é um grande ponto, pois muito aprendizado de máquina consiste basicamente em massagear seus dados em uma forma
‫para que funcione com aprendizado de máquina, se isso fizer sentido.
‫Então é isso que estamos fazendo agora.
‫Estamos apenas verificando se os dados que temos estão no formato certo, na quantidade certa.
‫E então sabemos que, uma vez que rodarmos nossos modelos de aprendizado de máquina, eles serão todos ótimos ou, pelo menos, ótimos
‫quanto possível.
‫Então, vamos inserir os custos e podemos verificar a quantidade de arquivos em um arquivo específico usando
‫list OS list.
‫Vou apenas escrever o código e depois explicar.
‫Train, isso é igual a Len de nomes completos e se for impresso?
‫Os nomes dos arquivos correspondem aos reais.
‫Quantidade de força.
‫Continuar.
‫É como se estivéssemos dando a nós mesmos algumas instruções sobre impressão e nomes de arquivos.
‫Não corresponda à quantidade real de arquivos, verifique o diretório de destino.
‫Tudo bem, então o que isso vai fazer se você listar, vamos ver o que está impresso.
‫Código, na verdade, posso fazer apenas os primeiros 10 de novo, caso contrário, será apenas o nome do spam que o SO não está definido.
‫Oh, isso faria sentido porque eu tenho SO importado lá e não aqui em cima.
‫Isso aqui em cima.
‫Então o que isso vai fazer é dizer ao CoLab para entrar no trem da visão canina, estou apenas chamando isso de dados.
‫Não há nenhum arquivo lá.
‫Pare com isso.
‫A propósito, se o código executado não está respondendo às interrupções.
‫Então, se isso acontecer.
‫É porque essa célula não consegue parar, então essas são as coisas que você encontra.
‫E a razão pela qual isso está acontecendo em uma espécie de loop infinito é porque eu realmente tenho uma pasta chamada dados,
‫que é o que costumava ser.
‫E lá dentro também há um triunfo sobre.
‫Então, está passando por aí, o que eu posso fazer, posso fazer isso.
‫Eles são sinceros, então deixe-me apenas dizer o que isso sempre faz Lister vai simplesmente percorrer um diretório e, em seguida,
‫listar todos os arquivos nesse diretório.
‫Portanto, estamos dizendo se o comprimento de todos os arquivos nesta unidade, minha visão no escuro da unidade.
‫Aqui está nosso outro aviso que apareceu, este é um belo momento, então essas são as coisas reais com as quais você
‫vai se deparar.
‫Volte para Elcano.
‫Aqui vamos nós.
‫Portanto, este é um pequeno erro que você pode enfrentar se houver algo acontecendo com sua unidade e a
‫maneira como o CoLab está interagindo com ela.
‫Então, a coisa boa é que geralmente se corrige sozinho e se você quiser clicar nesta guia de mais informações.
‫Você obtém este pequeno parágrafo de texto, então basicamente ele está dizendo se você tem muitos arquivos no Google Drive
‫na pasta superior, então se voltarmos para a visão do cachorro.
‫Portanto, nesta pasta aqui, se você tiver muitos arquivos lá, você irá esgotar o tempo de espera, bem como se você tiver
‫muitos arquivos dentro de uma pasta específica.
‫Também pode expirar.
‫É muito útil termos visto isso em tempo real, porque não quero que você se depare com esses avisos e não
‫tenha certeza do que fazer.
‫Mas, em caso de dúvida, lembre-se de que você sempre pode usar isso como uma pergunta.
‫Tenho certeza que alguém poderá te ajudar.
‫Se não, eu vou te ajudar.
‫Clique nos links.
‫Há um monte de coisas que você pode tentar.
‫Vamos apenas fazer o corte.
‫Já falamos sobre isso por muito tempo.
‫Os nomes dos arquivos correspondem à quantidade real de procedimentos falsos. Agora, vou deixar você testar este sozinho.
‫Vamos seguir as ordens deste código aqui e prosseguir.
‫OK, então está tudo funcionando.
‫Temos todos os nomes de arquivo em uma lista e temos a mesma quantidade de nomes de telefone que temos imagens reais.
‫Vamos fazer mais uma verificação para ter certeza de que estamos visualizando diretamente de um arquivo para que possamos ir aqui.
‫Mais uma verificação, lembre-se, queremos ter certeza de que nossos dados estão no formato correto.
‫Vamos lá.
‫A imagem dos nove mil.
‫Índice de nove mil.
‫Bom Deus.
‫Eu me pergunto que tipo de cachorro é esse, que base absoluta podemos descobrir, realmente.
‫Vamos ouvir os rótulos.
‫CSB Idei nove mil.
‫Oh, não, nós queremos ler.
‫Aquela coisa parece selvagem, olhe o tamanho daquele mastim tibetano com corrente que até parece um cachorro durão.
‫Eu quero um deles.
‫É uma base igual a um cachorro que Hércules teria.
‫OK.
‫Agora temos todos os nossos nomes estrangeiros que estão corretos, o que vamos ter que fazer,
‫então temos os nomes dos arquivos agora.
‫Precisamos trabalhar com nossas gravadoras.
‫Precisamos obter nossos rótulos em um formato que possamos usar.
‫Então, vamos fazer isso no próximo vídeo.