‫Được chứ.
‫Vì vậy, video cuối cùng chúng tôi có trong nhãn của chúng tôi.
‫Chấm CSV, hiện có trong CSV nhãn DataFrame và nó chứa ID hình ảnh là tên tệp và nhãn giống của
‫chúng.
‫Và sau đó, chúng tôi kiểm tra việc phân phối các nhãn giống của chúng tôi và chúng tôi phát hiện ra rằng có khoảng 82
‫hình ảnh hoặc hơn cho mỗi lớp.
‫Bây giờ, sẽ rất tốt nếu chúng ta có thể xem một hình ảnh bên trong sổ ghi chép, bởi vì đây là một phần của phân tích dữ liệu
‫khám phá đang kiểm tra dữ liệu của chúng ta.
‫Hãy làm điều đó.
‫Hãy xem một hình ảnh.
‫Vì vậy, một cách để làm điều đó là sử dụng I Python.
‫Hãy nhớ rằng mặc dù chúng tôi đang làm việc trong Google Lab, đây vẫn là một cuốn sổ ghi
‫chép jupyter để chúng tôi có thể đi từ một hình ảnh nhập hiển thị python và sau đó chúng tôi có thể viết hình ảnh và sau đó chúng tôi chỉ việc chuyển nó.
‫Một tên tệp và một mẹo nhỏ ở đây trong phòng thí nghiệm đồng.
‫Ồ.
‫Là trước khi chúng ta phải nhấn shift trong tab trong sổ ghi chép Jupiter để tìm chuỗi tài liệu trong cột.
‫Đối với tôi, đó là sự thay đổi không gian lệnh.
‫Ồ, rồi Siri xuất hiện.
‫Vì vậy, thôi nào, thay đổi không gian.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Trên cửa sổ, nó có thể là điều khiển thay vì lệnh.
‫Vậy là xong.
‫Đây là chuỗi tài liệu của chúng tôi ở đây.
‫Chúng ta cần chuyển cho nó một số loại dữ liệu.
‫Và nếu chúng ta muốn xem nó, chúng ta cần chuyển cho nó một tên tệp.
‫Hãy lấy một trong những ID hình ảnh này, vì vậy tôi sẽ chỉ sao chép nó.
‫Nó phải thực sự là như vậy.
‫Chúng ta hãy nhìn vào dingo.
‫Thấy chưa, tôi đến từ Úc và chúng tôi khá nổi tiếng với một câu chuyện tên là Dingo Took My Baby.
‫Tôi sẽ không đi vào chi tiết về điều đó, nhưng bạn có thể tra cứu nó.
‫Và sau đó nếu chúng ta đi đến đây, vì vậy chúng ta lái xe, chúng ta cần chuyển cho nó một tên tệp.
‫Ổ đĩa của tôi.
‫Đường dẫn tập tin.
‫Xin lỗi.
‫Và sau đó chúng tôi có thư mục thị giác chó của chúng tôi.
‫Tầm nhìn con chó chém.
‫Nó sẽ nằm trong thư mục đào tạo.
‫Điều này và chúng ta cần đặt JPEG cuối bởi vì nếu chúng ta đến Kaggle, chúng ta có thể thấy đó thực
‫sự là tên tệp.
‫Đó là ID, nhưng tên tệp đầy đủ có jpg.
‫Bây giờ chúng ta hãy đóng badboy này và thay đổi và đi vào.
‫Ôi, nhìn con dingo nhỏ dễ thương đó.
‫Nhưng rõ ràng đôi khi chúng có thể là những kẻ man rợ.
‫Đó là một cách để xem hình ảnh trong sổ ghi chép của chúng tôi.
‫Vì vậy, nếu chúng ta cần tìm hiểu xem chúng ta đang làm việc với hình ảnh nào trong khi biến nó thành một tensor, chúng ta có thể sử
‫dụng chức năng nhỏ này ở đây.
‫Hoặc tôi nghĩ có một cái khác với lib bản đồ mà chúng ta có thể sử dụng trong chương trình, nhưng chúng ta sẽ xem xét cái
‫đó sau.
‫Bây giờ chúng ta có thể xem một hình ảnh và chúng ta đã có ID tệp và bím tóc của chúng.
‫Hãy lấy danh sách tất cả các tên tệp để chúng ta không phải gõ cái này mỗi lần vì điều đó sẽ
‫gây khó chịu.
‫Vì vậy, những gì chúng ta có thể làm là viết một ô nhỏ ở đây.
‫Vì vậy, tôi sẽ nhấn lệnh m thay đổi điều đó thành markdown và đến đây để lấy hình ảnh và nhãn của chúng.
‫Hãy lấy một danh sách tất cả các hình ảnh của chúng tôi.
‫Tập tin.
‫Tên đường dẫn.
‫Xinh đẹp.
‫Và vì vậy làm thế nào chúng ta có thể làm điều này?
‫Vì vậy, chúng ta có thể vào đây, tạo tên đường dẫn từ ID hình ảnh.
‫Bây giờ, chúng tôi vừa thực hiện một ở đây.
‫Vì vậy, đây là tên đường dẫn của hình ảnh cụ thể này.
‫Và chúng tôi đã làm điều đó bằng cách lấy cắp giá trị này từ nhãn CSV.
‫Chúng tôi có thể đưa CSV nhãn xuống đây để chúng tôi có thể xem xét nó trong khi chúng tôi làm việc với nhãn csv này.
‫Đừng đầu.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Vì vậy, chúng tôi có thể tạo một biến nhỏ để lặp qua điều này và tạo các chuỗi dài này cùng một
‫lúc.
‫Vì vậy, hãy xem liệu chúng ta có thể làm được điều đó với khả năng hiểu danh sách hay không.
‫Vì vậy, tên điện thoại bằng.
‫Hãy chỉ tên f cho tên f.
‫Để bắt đầu, chúng tôi sẽ bắt đầu nhỏ trong các nhãn.
‫ID CSV trả lại này là gì?
‫Kiểm tra mười tên đầy đủ đầu tiên.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, đây chỉ là một danh sách nhỏ dễ hiểu.
‫Về cơ bản, nó nói rằng nó tạo một danh sách tên F cho tên F, viết tắt của tên tệp trong
‫nhãn, cột id csv.
‫Vì vậy, hãy lấy cột ID này, lướt qua từng cái và lấy giá trị và lưu nó vào danh sách.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng tôi đã có ở đó.
‫Bây giờ chúng ta cần phải thay đổi nó để giống như thế này hơn một chút bởi vì đây chỉ là những ý tưởng.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi sẽ làm là lái chuyến tàu thị giác cho chó lái xe của tôi.
‫Đó là những gì chúng tôi có thể làm.
‫Lái xe, chém xe lửa của tôi chém chó tầm nhìn.
‫Và sau đó nó sẽ được cộng thêm tên I.
‫Không, và chuỗi cộng với tên f.
‫Điều đó trả lại gì.
‫Tôi đã nói, hãy kiểm tra mười đầu tiên ở đây, nhưng tôi đã nói dối.
‫Tôi không đặt miếng nhỏ.
‫Được chứ.
‫Và bây giờ chúng ta chỉ cần thêm, tất nhiên, phần mở rộng tệp vì nếu không nó sẽ không hoạt động.
‫Đây là các ảnh JPEG.
‫JPG Cái này trông như thế nào?
‫Tuyệt vời.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi đã có danh sách tất cả các tên tệp từ cột ID của nhãn CSV.
‫Những gì chúng ta nên làm là so sánh chúng với số lượng tệp trong thư mục dữ liệu đào tạo của chúng tôi.
‫Tại sao chúng tôi sẽ làm điều này?
‫Điều này là để đảm bảo rằng chúng ta có cùng một lượng tên tệp như khi chúng ta tạo các tệp thực trong tệp đào
‫tạo của mình.
‫Chúng tôi đã tải xuống dữ liệu này từ Kaggle.
‫Chúng tôi đã tải nó lên CoLab, hay cụ thể hơn là thư mục thị giác chó của chúng tôi, và sau đó chúng tôi giải nén nó.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn đảm bảo rằng chúng tôi đang làm việc với cùng một lượng dữ liệu.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm điều đó.
‫Vì vậy, chúng tôi vào đây, kiểm tra xem số lượng tên tệp, kết quả trùng khớp, số lượng tệp hình ảnh thực tế, bởi vì nếu không, nếu chúng tôi tiếp tục bây giờ và chúng
‫tôi đã giải quyết sau đó, này, chúng tôi có một số vấn đề với dữ liệu của
‫mình, thì nó sẽ hoàn tác rất nhiều thứ mà chúng tôi đã làm.
‫Vì vậy, đó là một điểm quan trọng là rất nhiều máy học về cơ bản chỉ là xoa bóp dữ liệu của bạn thành
‫một biểu mẫu để nó hoạt động với máy học, nếu điều đó có ý nghĩa.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng tôi đang làm bây giờ.
‫Chúng tôi chỉ đang xác minh rằng dữ liệu chúng tôi có là đúng định dạng, đúng số lượng và sau đó chúng tôi biết một khi chúng tôi
‫chạy các mô hình học máy của mình, chúng sẽ là tất cả các mô hình hunky dory hoặc ít nhất là hunky dory nhất có thể.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ nhập hệ điều hành và chúng tôi có thể kiểm tra số lượng tệp trong một tệp cụ thể bằng cách sử dụng danh sách
‫dir.
‫Vì vậy, danh sách của Len O dir.
‫Tôi sẽ chỉ viết mã và sau đó chúng tôi sẽ giải thích nó.
‫Tàu là vùng đất của tên tệp và nếu nó là tên in thì tên mùa thu khớp với thực tế.
‫Số tiền sai.
‫Tiếp tục.
‫Nó giống như chúng tôi đang hướng dẫn bản thân một chút ở đây.
‫In và tên tệp.
‫Không khớp với số lượng tệp thực tế.
‫Kiểm tra thư mục đích.
‫Được rồi.
‫Vì vậy, những gì điều này sẽ làm nếu bạn làm là danh sách dir.
‫Chúng ta hãy xem những gì điều này in ra.
‫Mã số.
‫Trên thực tế, tôi có thể chỉ làm lại mười lần đầu tiên, nếu không nó sẽ chỉ là thư rác.
‫Tên hệ điều hành không được xác định.
‫Ồ, điều đó có ý nghĩa vì tôi đã nhập hệ điều hành ở đó chứ không phải ở đây.
‫Hãy làm điều đó ở đây.
‫Vì vậy, những gì điều này sẽ làm là yêu cầu CoLab, này, hãy tham gia vào khóa huấn luyện thị giác cho chó.
‫Ồ, tôi chỉ gọi nó là dữ liệu.
‫Không có tệp nào ở đó.
‫Dừng lại.
‫Nhân tiện, nếu mã được thực thi không phản hồi ngắt.
‫Vì vậy, nếu điều này xuất hiện.
‫Đó là bởi vì tế bào này không thể dừng lại.
‫Vì vậy, đây là những điều bạn sẽ gặp phải.
‫Và lý do tại sao điều này diễn ra theo một vòng lặp vô hạn là bởi vì tôi thực sự có một thư mục được gọi là
‫dữ liệu, đó là thư mục trước đây.
‫Và bên trong đó, cũng có một thư mục xe lửa.
‫Vì vậy, nó lặp lại ở đó.
‫Những gì tôi có thể làm.
‫Tôi có thể.
‫Có thể đó.
‫Boom, đóng hộp nó.
‫Vì vậy, hãy để tôi chỉ cho bạn biết nó làm gì.
‫Always Lister chỉ đi qua một thư mục và sau đó liệt kê tất cả các tệp trong thư mục đó.
‫Vì vậy, chúng tôi đang nói nếu độ dài của tất cả các tệp trong này thúc đẩy tầm nhìn của tôi.
‫Đây là cảnh báo khác của chúng tôi đã xuất hiện.
‫Đây là thời điểm đẹp.
‫Vì vậy, đây là những điều thực tế mà bạn sẽ gặp phải.
‫Quay lại bài phát biểu quan trọng của chúng tôi.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Vì vậy, đây là một lỗi nhỏ mà bạn có thể gặp phải nếu có điều gì đó đang xảy ra với Google Drive
‫của bạn theo cách mà CoLab đang tương tác với nó.
‫Vì vậy, điều tốt là nó thường tự sửa chữa.
‫Và nếu bạn muốn nhấp vào tab thông tin thêm này.
‫Bạn nhận được đoạn văn bản nhỏ này.
‫Vì vậy, về cơ bản nó đang nói nếu bạn có nhiều tệp trong Google Drive ở thư mục trên cùng.
‫Vì vậy, nếu chúng ta quay trở lại Dog Vision.
‫Vì vậy, trong thư mục này ở đây, nếu bạn có nhiều tệp ở đó, Google Drive có thể hết thời gian chờ cũng như nếu
‫bạn có nhiều tệp trong một thư mục cụ thể.
‫Nó cũng có thể hết thời gian.
‫Vì vậy, điều đó rất hữu ích mà chúng tôi đã thấy điều đó trong thời gian thực bởi vì tôi không muốn bạn gặp những cảnh báo
‫này và không biết phải làm gì.
‫Nhưng nếu nghi ngờ, hãy nhớ rằng, bạn luôn có thể tìm kiếm điều này, đặt một câu hỏi.
‫Tôi chắc rằng ai đó sẽ có thể giúp bạn.
‫Nếu không, tôi sẽ giúp bạn ra ngoài.
‫Nhấp vào các liên kết.
‫Có rất nhiều thứ bạn có thể thử.
‫Hãy chạy mã.
‫Chúng ta đã nói về nó quá lâu.
‫Tên đầy đủ phù hợp với lượng ngã thực tế.
‫Tiếp tục.
‫Bây giờ, tôi sẽ để bạn tự mình kiểm tra điều này.
‫Chúng tôi sẽ làm theo thứ tự của mã này ở đây và tiếp tục.
‫Được rồi, mọi thứ đang hoạt động.
‫Chúng tôi có tất cả các tên tệp trong một danh sách và chúng tôi có số lượng tên tệp giống như chúng ta có hình ảnh thực tế.
‫Hãy thực hiện thêm một lần kiểm tra nữa để đảm bảo rằng chúng ta đang hình dung trực tiếp từ đường dẫn tệp để chúng ta có thể truy cập vào đây.
‫Một lần kiểm tra nữa.
‫Hãy nhớ rằng, chúng tôi muốn đảm bảo dữ liệu của mình có định dạng phù hợp.
‫Đi nào.
‫Hình ảnh thứ 9.000 và chỉ số thứ 9.000.
‫Chúa ơi.
‫Tôi tự hỏi đó là loại chó gì.
‫Thật là một cơ sở tuyệt đối mà chúng ta có thể tìm ra.
‫Hãy đến đây, các nhãn.
‫CSV ID 9000.
‫Ồ, không, chúng tôi sẽ không sinh sản.
‫Thứ đó trông thật dã man.
‫Hãy nhìn kích thước của sợi dây chuyền đó, chó ngao Tây Tạng.
‫Điều đó thậm chí nghe giống như một con chó khó khăn.
‫Tôi muốn một trong số chúng.
‫Đó là một cơ sở giống như một con chó.
‫Hercules sẽ có OC.
‫Bây giờ chúng tôi đã có tất cả các tên điện thoại của chúng tôi chính xác, những gì chúng tôi sẽ phải làm.
‫Vì vậy, chúng tôi đã có tên tệp bây giờ.
‫Chúng tôi cần làm việc với nhãn của chúng tôi.
‫Chúng ta cần đưa nhãn của mình theo định dạng mà chúng ta có thể sử dụng.
‫Vì vậy, hãy làm điều đó trong video tiếp theo.