‫De acuerdo, el último video que obtuvimos en nuestras etiquetas.
‫Got CSFI, que ahora está en la etiqueta del marco de datos, es vago y contiene imágenes que son fonemas y su
‫etiqueta de marca.
‫Y luego verificamos la distribución de etiquetas desgastadas y calculamos esto entre 80 y también imágenes por
‫clase.
‫Ahora, sería bueno si pudiéramos ver una imagen dentro de la computadora portátil, porque esto es parte de nuestro análisis
‫exploratorio de datos y verificando nuestros datos.
‫Vamos a hacer eso.
‫Hagamos una imagen.
‫Entonces, una forma de hacerlo es usando Python.
‫Recuerde, aunque estamos trabajando en Google CoLab, esto todavía está bajo el capó, su portátil Júpiter.
‫Entonces podemos pasar de la imagen de importación de visualización de puntos de Python y podemos escribir la imagen y luego simplemente pasarle un nombre
‫completo y un pequeño truco aquí en CoLab.
‫Oh.
‫Es antes de que tuviéramos que presionar shift y tab energy para que el notebook encuentre el doctoring en
‫Kolevar, su comando space shift y luego aparece Siri.
‫Así que comanda el espacio de la nave.
‫Ahí vamos en Windows, podría ser control en lugar de comando.
‫Así que ahí vamos.
‫Este es nuestro doctor aquí.
‫Necesitamos postular algún tipo de datos.
‫Y si queremos verlo, tenemos que pasarle un teléfono y tomar una de estas imágenes I. D. , así que lo
‫copiaré.
‫En realidad debería ser, echemos un vistazo a un dingo.
‫Soy de Australia y somos bastante famosos por una historia llamada Dingo Took My Baby, no entraré en
‫detalles, pero puedes buscarla.
‫Y luego, si vamos aquí para poder conducir, debemos pasarlo a la ruta del archivo de mi unidad.
‫Perdón.
‫Y luego obtuvimos nuestra visión de perro seguida de una barra de visión de perro.
‫Estará en la carpeta de entrenamiento.
‫Esto y necesitamos poner el jpeg final porque si llegamos a Kagle podemos ver que en realidad es lo que es el teléfono,
‫esa es la ID, pero el nombre completo del archivo tiene el jpg.
‫Ahora cerremos a este chico malo y cambiemos y entremos.
‫Oh, mira ese lindo y pequeño dingo, pero aparentemente pueden ser salvajes a veces.
‫Esa es una forma de ver imágenes en nuestro cuaderno.
‫Entonces, si necesitáramos explorar con qué imagen estamos trabajando mientras la convertimos en un Tenzer, podemos usar esta
‫pequeña función aquí o creo que esta es otra con matplotlib.
‫Podemos usar IMNSHO, pero lo veremos más adelante.
‫Ahora podemos ver una imagen y tenemos los ID de archivo y sus trenzas.
‫Consigamos una lista de todos los nombres de archivo para que no tengamos que escribir esto cada vez porque
‫sería molesto.
‫Entonces, lo que podríamos hacer es escribir una pequeña celda de rebaja aquí.
‫Entonces presione el comando puede cambiar eso a una rebaja e ir aquí para obtener imágenes y las etiquetas.
‫Consigamos una lista de toda nuestra imagen.
‫Nombres de ruta de archivo, hermosos, y entonces, ¿cómo podemos hacer esto para que podamos ir aquí, crear nombres emergentes a
‫partir de la imagen I. D. Ahora acabamos de hacer uno aquí, por lo que este es un nombre POF de esta imagen en particular.
‫Y lo hicimos robando este valor aquí de la responsabilidad.
‫Así que podríamos traer a Leibel CSFI aquí solo para que podamos intentarlo mientras trabajamos con esta etiqueta
‫ASV.
‫Dopehead.
‫Aquí vamos.
‫Entonces, podríamos crear una pequeña variable para recorrer esto y crear estas cadenas largas al mismo tiempo.
‫Así que veamos si podemos hacer eso con una lista.
‫La comprensión de los fonemas es igual al nombre F por el nombre F para empezar.
‫Empezaremos con pequeñas etiquetas.
‫ASV Idei, ¿qué devuelve esto?
‫Verifique los primeros 10 nombres de teléfonos.
‫Maravilloso.
‫Así que esto es solo una pequeña lista de comprensión, básicamente diciendo que es crear una lista del nombre F para el nombre
‫F, que es menos que el nombre del archivo en las etiquetas pies, los llamaría.
‫Así que toma esto, los llamaría, revisaría cada uno de ellos, tomaría el valor y lo guardaría en la lista.
‫Entonces eso es lo que tenemos allí.
‫Ahora tenemos que cambiarlo para que sea un poco más así, porque en este momento estas son solo ideas.
‫Entonces, lo que haremos es conducir mi tren de visión de perros.
‫Eso es lo que podemos hacer.
‫Conduce mi tren drive slash dog vision.
‫Y luego estará más el nombre de F y la destrucción más F nueve.
‫¿Qué devuelve eso?
‫Dije, mira los primeros 10 aquí, pero mentí.
‫Yo no puse la tajada.
‫De acuerdo, y ahora solo necesitamos agregar, por supuesto, la extensión del archivo, porque de lo contrario no funcionaría.
‫Estas clavijas de Ajai no GPG.
‫¿Cómo se ve esto?
‫Maravilloso.
‫Bien, ahora tenemos una lista de todos los nombres de archivos de la columna de ID de etiquetas, CSFI, lo que debemos
‫hacer es compararlos con la cantidad de archivos en nuestro directorio de datos de entrenamiento.
‫¿Por qué haríamos esto?
‫Bueno, esto es para asegurarnos de que tenemos la misma cantidad de nombres falsos que los archivos reales en nuestro archivo
‫de entrenamiento.
‫Descargamos estos datos de Kagle.
‫Lo subimos para colaborar más específicamente con nuestra foto de visión de perro, y luego lo descomprimimos, por lo que queremos
‫asegurarnos de que estamos trabajando con la misma cantidad de datos.
‫Así que hagámoslo.
‫Así que vamos aquí, verificamos si la cantidad de nombres falsos coincide con la cantidad de archivos de imagen reales, porque de lo contrario, si seguimos ahora
‫y lo solucionamos más tarde, oye, tenemos algún problema con esos datos, entonces
‫va a deshacer muchas de las cosas que hemos hecho.
‫Entonces, ese es un gran punto, mucho aprendizaje automático consiste básicamente en dar masajes a sus datos en un
‫formulario para que funcione con el aprendizaje automático, si eso tiene sentido.
‫Entonces eso es lo que estamos haciendo ahora.
‫Solo estamos verificando que los datos que tenemos tienen el formato correcto, la cantidad correcta.
‫Y luego sabemos que una vez que ejecutemos nuestros modelos de aprendizaje automático, serán todos buenos o al menos buenos como
‫sea posible.
‫Así que vamos a ingresar los costos y podemos verificar la cantidad de archivos en un archivo en particular usando la
‫lista de sistemas operativos.
‫Escribiré el código y luego lo explicaremos.
‫Tren, ¿es igual a Len de nombres completos y si es impreso?
‫Los nombres de los archivos coinciden con los reales.
‫Cantidad de fuerza.
‫Continuar.
‫Es como si nos estuviéramos dando una pequeña instrucción sobre la impresión y los nombres de archivo.
‫No coincida con la cantidad real de archivos, verifique el directorio de destino.
‫Muy bien, entonces, qué va a hacer esto si lo hace en la lista, veamos qué es esta impresión.
‫Código, en realidad, solo podría volver a hacer los primeros 10, de lo contrario, será solo el nombre de spam El sistema operativo no está definido.
‫Oh, eso tendría sentido porque tengo un sistema operativo de importación allí y no aquí.
‫Esto, hazlo aquí.
‫Entonces, lo que esto va a hacer es decirle a CoLab que entre en el tren de visión de perro, oh, solo lo llamo datos.
‫No hay archivo ahí.
‫Para.
‫Por cierto, si el código ejecutado no responde a las interrupciones.
‫Entonces, si esto surge.
‫Es porque esta célula no puede detenerse, por lo que estas son las cosas con las que te encuentras.
‫Y la razón por la que esto va en una especie de bucle infinito es porque en realidad tengo una carpeta llamada datos,
‫que es lo que solía ser.
‫Y dentro de ahí, también hay un triunfo sobre.
‫Así que está pasando por ahí, lo que podría hacer, puedo hacerlo.
‫Son sinceros, así que déjame decirte lo que hace siempre que Lister vaya a través de un directorio y luego enumere
‫todos los archivos en ese directorio.
‫Entonces estamos diciendo que si la longitud de todos los archivos en esta unidad, mi unidad es visión oscura.
‫Aquí está nuestra otra advertencia que apareció, este es un buen momento, por lo que estas son las cosas reales con las que se
‫va a encontrar.
‫Vuelve a Elcano.
‫Aquí vamos.
‫Entonces, este es un pequeño error que puede experimentar si algo está sucediendo con su disco y la forma
‫en que CoLab está interactuando con él.
‫Entonces, lo bueno es que generalmente se corrige solo y, si desea, haga clic en esta pestaña de más información.
‫Obtienes este pequeño párrafo de texto, así que básicamente dice si tienes muchos archivos en Google Drive en la carpeta
‫superior, así que si volvemos a la visión del perro.
‫Entonces, en esta carpeta aquí, si tiene muchos archivos allí, se agota el tiempo de espera de la unidad, así como si tiene
‫muchos archivos dentro de una carpeta en particular.
‫También puede expirar.
‫Así que es muy útil que lo hayamos visto en tiempo real, porque no quiero que te encuentres con estas advertencias y
‫no estés seguro de qué hacer.
‫Pero en caso de duda, recuerde, siempre puede usar esto como una pregunta.
‫Estoy seguro de que alguien podrá ayudarte.
‫Si no, te ayudaré.
‫Haga clic en los enlaces.
‫Hay un montón de cosas que puedes probar.
‫Ejecutemos el corte.
‫Hemos hablado de eso durante demasiado tiempo.
‫Los nombres de los archivos coinciden con la cantidad real de falsos. Ahora te dejaré probar este por ti mismo.
‫Vamos a seguir las órdenes de este código aquí y proceder.
‫OK, entonces todo está funcionando.
‫Tenemos todos los nombres de archivos en una lista y tenemos la misma cantidad de nombres de teléfonos que imágenes reales.
‫Hagamos una verificación más para asegurarnos de que estamos visualizando directamente desde un archivo para que podamos ir aquí.
‫Una verificación más, recuerde, queremos asegurarnos de que nuestros datos estén en el formato correcto.
‫Vamos.
‫La imagen de los nueve mil.
‫Nueve mil índices.
‫Buen señor.
‫Me pregunto qué tipo de perro es ese, qué base absoluta podemos encontrar, en realidad.
‫Vamos a escuchar las etiquetas.
‫CSB Idei nueve mil.
‫Oh, no, queremos leer.
‫Esa cosa parece salvaje, mira el tamaño de esa cadena de mastín tibetano que hasta suena como un perro duro.
‫Quiero uno de ellos.
‫Esa es una base como la que tendría un perro Hércules.
‫está bien.
‫Ahora tenemos todos nuestros nombres extranjeros correctos, lo que vamos a tener que hacer, así que
‫tenemos los nombres de los archivos ahora.
‫Necesitamos trabajar con nuestras etiquetas.
‫Necesitamos obtener nuestras etiquetas en un formato que podamos usar.
‫Así que hagámoslo en el siguiente video.