‫好吧, 我会的
‫我们在唱片公司拿到的最后一个视频｡
‫点CSV, 现在位于DataFrame标签CSV中, 它包含图像ID, 即文件名及其品种标签｡
‫然后我们检查了我们的品种标签的分布, 我们发现每类大约有82张图片｡
‫现在, 如果我们能够查看笔记本内的图像, 那就太好了, 因为这是我们探索性数据分析的一部分,
‫正在检查我们的数据｡
‫就这么办吧
‫让我们来看看图像｡
‫一种方法是使用Python｡
‫请记住, 即使我们在谷歌实验室中工作,
‫这仍然是一个jupyter笔记本电脑的引擎盖, 因此我们可以从python显示导入图像, 然后我们可以写入图像, 然后我们只是传递它｡
‫一个文件名和一个小技巧｡
‫哦, 我的天
‫之前我们不得不在Jupiter笔记本的tab中按shift来查找列中的docstring｡
‫对我来说, 这是指挥空间转移｡
‫然后Siri出现了｡
‫所以来吧, 转移空间｡
‫我们走吧｡
‫在Windows上, 它可能是控制而不是命令｡
‫好了, 我们走吧｡
‫这是我们的文档字符串｡
‫我们需要传递一些数据｡
‫如果我们想看到它, 我们需要传递一个文件名｡
‫让我们获取其中一个图像ID, 我将复制它｡
‫其实应该是这样｡
‫让我们看看野狗｡
‫我来自澳大利亚, 我们有个很有名的故事叫《丁戈带走了我的孩子》｡
‫我不想详述, 但你可以查一下｡
‫如果我们转到这里, 我们要驱动, 我们需要传递一个文件名.
‫我的驱动器｡
‫档案路径｡
‫对不起, 我不知道
‫然后我们拿到了狗的视觉文件夹｡
‫狗视野斜线｡
‫它将在培训文件夹中｡
‫我们需要把JPEG放在最后, 因为如果我们到了Kaggle, 我们可以看到这就是文件名.
‫这是ID, 但完整的文件名是jpg｡
‫现在让我们关闭这个坏小子和转移和进入｡
‫哦, 看那可爱的小野狗｡
‫但显然他们有时也很野蛮｡
‫这是在笔记本中查看图像的一种方法｡
‫所以如果我们需要探索我们正在处理的是什么图像, 当我们把它转换成张量时, 我们可以用这个小函数｡
‫或者我想还有一个带地图库的, 我们可以在展示中使用, 但是我们稍后会看一下那个｡
‫现在, 我们可以查看图像, 我们已经得到了他们的文件ID和他们的辫子｡
‫让我们得到一个所有文件名的列表, 这样我们就不必每次都输入这个名称, 因为这会很烦人｡
‫所以我们可以在这里写一个小单元格｡
‫我将按下命令, 将其更改为markdown, 然后转到此处获取图像及其标签｡
‫让我们得到一个我们所有图像的列表｡
‫文件｡
‫路径名称｡
‫真漂亮｡
‫那么我们该怎么做呢？
‫因此, 我们可以转到这里, 从映像ID创建路径名｡
‫现在, 我们刚刚做了一个｡
‫这是这个特定图像的路径名｡
‫我们从标签CSV中窃取了这个值｡
‫我们可以把标签CSV放在这里, 这样我们就可以在处理标签csv时盯着它看｡
‫别头｡
‫我们走吧｡
‫所以我们可以创建一个小变量来循环遍历它, 同时创建这些长字符串｡
‫让我们看看我们是否可以用列表解析来实现｡
‫所以电话名等于｡
‫让我们以假乱真吧
‫首先, 我们将从小标签开始｡
‫CSV id这是什么返回？
‫检查前十个全名｡
‫好极了｡
‫所以这只是一个简短的列表理解｡
‫基本上, 它是说它为F名称创建一个F名称列表, F名称是标签中文件名的缩写, csv id列｡
‫取这个ID列, 遍历每个列, 取值并保存到列表中｡
‫这就是我们所得到的｡
‫现在我们需要把它改得更像这样, 因为现在这些都只是想法｡
‫所以我们要做的就是驾驶我的驱狗视觉列车｡
‫这就是我们能做的｡
‫开车, 砍我的车, 砍狗的视野, 砍火车｡
‫然后它会加上名字I
‫没有, 而且字符串加上f的名字｡
‫那有什么回报｡
‫我说, 检查前十个, 但我撒谎了｡
‫我没放那小块｡
‫好吧, 我会的
‫当然, 现在我们只需要添加文件扩展名, 否则它就无法工作｡
‫这些是JPEG图像｡
‫JPG这个看起来怎么样？
‫好极了｡
‫好吧, 我会的
‫现在, 我们已经得到了标签CSV的ID列中的所有文件名的列表｡
‫我们应该做的是将它们与训练数据目录中的文件数进行比较｡
‫我们为什么要这么做？
‫这样做是为了确保我们在培训文件中获得的文件名数量与实际文件的数量相同｡
‫我们从卡格尔那里下载了这些数据｡
‫我们把它上传到CoLab, 或者更确切地说, 我们的狗视觉文件夹, 然后我们解压它｡
‫因此, 我们要确保使用相同数量的数据｡
‫那就这么办吧｡
‫所以, 我们转到这里, 检查文件名的数量､ 匹配项､ 实际图像文件的数量, 否则,
‫如果我们现在继续, 稍后再解决这个问题, 嘿,
‫我们的数据出现了一些问题, 那么我们所做的很多工作都会被取消｡
‫所以这是一个很重要的一点, 很多机器学习基本上就是把你的数据处理成一种形式, 这样它就可以和机器学习一起工作,
‫如果这有意义的话｡
‫这就是我们现在要做的｡
‫我们只是验证我们得到的数据是正确的格式, 正确的数量, 然后我们知道, 一旦我们运行我们的机器学习模型,
‫他们将是所有的hunky dory或至少hunky dory尽可能｡
‫因此, 我们将导入操作系统, 并可以使用list dir检查特定文件中的文件数量｡
‫那么Len O的目录
‫我先写代码然后再解释｡
‫列车是, 等于土地的文件名, 如果是打印落名匹配实际｡
‫量假｡
‫请继续
‫就好像我们在给自己下一个小小的指令｡
‫打印和文件名｡
‫与实际文件数量不符｡
‫请检查目标目录｡
‫好吧, 我会的
‫所以如果你这样做的话, 它会做的是列出目录｡
‫让我们看看打印出来什么｡
‫密码｡
‫事实上, 我可能只会再做前十个, 否则它将只是垃圾邮件｡
‫未定义名称os｡
‫哦, 那就说得通了, 因为我有进口操作系统在那里, 而不是在这里｡
‫我们在这里做吧｡
‫所以这将告诉CoLab, 嘿, 进入狗视觉训练｡
‫我只是把它叫做数据｡
‫那里没有文件｡
‫别说了
‫顺便说一下, 如果执行的代码没有响应中断｡
‫所以如果这件事发生了｡
‫因为这个细胞无法停止｡
‫这些就是你会遇到的事情｡
‫这是一个无限循环的原因, 因为我确实有一个叫做data的文件夹, 这是以前的样子｡
‫在那里, 还有一个火车文件夹｡
‫所以它在那里循环｡
‫我可能会做什么｡
‫我能｡
‫可以｡
‫砰, 就这样｡
‫让我来告诉你它的作用｡
‫总是Lister只是要遍历一个目录, 然后列出该目录中的所有文件｡
‫所以我们说, 如果所有文件的长度, 在这个驱动器中, 我的驱动器, 狗的视觉｡
‫这是我们弹出的另一个警告｡
‫这是一个美丽的时机｡
‫这些就是你将要遇到的实际情况｡
‫回到主题演讲｡
‫我们走吧｡
‫这是一个小错误, 如果你的Google云端硬盘在CoLab与它交互的方式上出现了问题, 你可能会遇到这个错误｡
‫所以好的方面是它通常会自己修复｡
‫如果你想点击更多信息选项卡｡
‫你会看到这一小段文字
‫所以基本上它是说, 如果你有很多文件在谷歌驱动器的顶部文件夹｡
‫所以如果我们回到狗的视觉｡
‫所以在这个文件夹里, 如果你有很多文件, Google云端硬盘会超时,
‫就像你在一个特定的文件夹里有很多文件一样｡
‫它也可以超时｡
‫我们真实的看到这些信息非常方便, 因为我不希望你们看到这些警告, 而不确定该怎么做｡
‫但如果有疑问, 记住, 你可以随时搜索这个, 问一个问题｡
‫我相信会有人能帮你的｡
‫如果没有, 我会帮你的｡
‫单击链接｡
‫有很多东西你可以尝试｡
‫让我们运行代码｡
‫我们已经谈了太久了｡
‫全名与实际福尔斯次数相符｡
‫请继续
‫现在, 我将让你自己测试这个｡
‫我们将按照这段代码的命令继续进行｡
‫好吧, 一切正常｡
‫我们有一个列表中的所有文件名, 我们有相同数量的文件名, 因为我们有实际的图像｡
‫让我们再做一次检查, 以确保我们是直接从文件路径可视化的, 这样我们就可以转到这里｡
‫再检查一次｡
‫请记住, 我们要确保数据的格式正确｡
‫我们走吧｡
‫第9,000张图片和第9,000个索引｡
‫我的天啊｡
‫我想知道那是什么狗｡
‫也许我们能找到一个绝对的基地｡
‫我们来看看标签｡
‫CSV ID 9000｡
‫哦, 不, 我们不会繁殖的｡
‫那东西看起来很野蛮｡
‫看看那条链子的大小藏獒｡
‫听起来还像是条坚韧｡
‫我想要一个｡
‫那是一个像狗一样的基地｡
‫赫拉克勒斯会有OC｡
‫现在我们已经有了所有正确的电话号码, 我们要做的是｡
‫现在我们有了文件名｡
‫我们需要与我们的标签｡
‫我们需要以我们可以使用的格式获取标签｡
‫让我们在下一个视频中进行演示｡