‫Déjà, alors maintenant nous avons tous nos noms de fichiers d'images d'entraînement, rappelez-vous, ce ne sont que des noms de fichiers pour le moment,
‫donc tous les chemins de fichiers, probablement la meilleure façon de le faire.
‫J'ai appelé ce téléphone et j'ai dit qu'on allait laisser ça là.
‫Ce sont donc des chemins de fichiers vers nos images d'entraînement, ce qui signifie que plus tard, nous aurons un moyen d'y accéder.
‫Il est donc important de noter ici que ce ne sont que des chaînes.
‫Ce ne sont pas encore les images réelles.
‫Eh bien, nous allons le faire dans une seconde.
‫Mais ce que nous faisons maintenant, c'est que nous devons préparer nos étiquettes.
‫Ce sont donc nos étiquettes.
‫Nous venons de traiter le dossier I. RÉ. et les transformer en parties de fichiers.
‫Mais récupérons maintenant nos étiquettes.
‫N'oubliez donc pas que le principe de l'apprentissage automatique est de transformer nos données en nombres.
‫Plus précisément, lorsque nous travaillons avec le flux tensoriel, nous devons le transformer en Tensas.
‫C'est ce vers quoi nous nous dirigeons dans cette petite sous-section pour le moment.
‫Très bien.
‫Un peu de texte ici puisque nous avons maintenant nos chemins de fichiers d'images d'entraînement dans une liste.
‫Préparons nos étiquettes.
‫OK, nous avons toutes nos étiquettes dans des étiquettes, CSFI, regardons-les simplement en fait.
‫Allons aux étiquettes.
‫Créons simplement une variable appelée labels CSJ.
‫Brade, reste simple.
‫Vous savez, à quoi cela est-il sorti ?
‫OK, c'est donc l'objet Daytop.
‫N'oubliez pas que nous devons commencer à les transformer en nombres, nous pourrions donc les transformer en un tableau de nombres élevés.
‫Donc, importez des nombres élevés comme maintenant.
‫Je me demande si je pourrais faire ça autrement.
‫Je connais une autre façon de faire.
‫Et si on passait aux étiquettes ?
‫Merveilleux.
‫Combien y en a-t-il là-dedans, les étiquettes de Lynne ?
‫Dix mille deux cent vingt deux, ce qui est incroyable, dans l'autre sens, j'allais le faire comme si
‫nous.
‫Commentez à ce sujet, je vais bien, c'est comme ça que vous pouvez commenter toute une ligne.
‫Et puis on passe à numpty.
‫Belles empanadas à la méthode simple.
‫Même chose.
‫Fait la même chose qu'un petit tour là, faisons la même chose qu'avant.
‫Comparez le nombre d'étiquettes au nombre de noms de fichiers.
‫Si nous revenons ici après l'avoir téléchargé et décompressé dans notre bloc-notes CoLab, ce que
‫nous faisons ici est de comparer le nombre d'étiquettes au nombre de noms de fichiers recherchant les données manquantes.
‫Donc, si vous vous souvenez des projets précédents avec des données structurées, certaines cellules du bloc
‫de données manquaient.
‫Mais vérifier avec des données non structurées, s'il manque des données, est un peu plus difficile.
‫C'est donc une sorte de solution de contournement que nous faisons.
‫Vérifiez si le nombre d'étiquettes correspond au nombre de faux noms, et nous ferons exactement la même chose
‫qu'avant.
‫Donc, si Lenn étiquette à la longueur des étiquettes, ce que nous venons de faire là équivaut à des faux noms de Len,
‫car ce que nous devrons éventuellement faire, c'est associer ces étiquettes avec ces noms de fichiers comme ce que nous venons de faire
‫ici.
‫Donc Index 9000 est Dogue du Tibet et son nom complet 9000 est ce lion absolu d'un chien.
‫Alors allons-y pour une petite confirmation pour nous-mêmes, pas d'étiquettes, de correspondances, nombre de
‫faux noms utilisés.
‫Si tout le reste est valable, le nombre d'étiquettes ne correspond pas au nombre de faux noms, vérifiez les répertoires de données.
‫Doigts croisés.
‫Beau.
‫C'est ce que nous recherchons.
‫Nombre d'étiquettes, de correspondances, nombre de noms de fichiers, noms.
‫D'ACCORD.
‫Maintenant, enfin, S. UNE. S. ou pas vraiment, enfin, nous avons encore beaucoup
‫à faire avec ce projet car un modèle d'apprentissage automatique ne peut pas prendre des chaînes en entrée.
‫C'est ce que sont les étiquettes actuellement, n'est-ce pas ?
‫C'est un tableau de chaînes.
‫Ce que nous devons faire, c'est le convertir en nombres, comment pourrions-nous le faire ?
‫Eh bien, pour commencer, trouvons une liste de tous les dogberry uniques à ces dix mille deux
‫cent vingt-deux ici, mais comment trouverions-nous les étiquettes uniques ?
‫Alors faisons-le, trouvons les valeurs d'étiquettes uniques.
‫Alors je veux que vous y réfléchissiez un peu.
‫Si vous avez un arbitre.
‫Je vous ai donné un petit indice.
‫Comment pouvez-vous trouver les valeurs uniques dans un tableau donné en utilisant vampy.
‫Pensez-vous que vous pourriez même le rechercher?
‫Il y a une bonne recherche sur Google pour ça.
‫Ainsi, ENPI unique est la façon dont nous trouvons les éléments uniques d'un tableau.
‫Et maintenant, c'est plutôt cool avec CoLab, n'est-ce pas ?
‫Il fait juste apparaître cette chaîne sombre sans que je fasse quoi que ce soit.
‫Nous voulons donc trouver les étiquettes uniques.
‫Trouvons ces races uniques.
‫Regardons ça.
‫Impressionnant.
‫Il y a donc tout un tas de races de chiens différentes, alors examinons-les.
‫Épagneul Breton, je n'ai même jamais entendu parler de ce Chihuahua.
‫Gordon a dit, un bon restaurant est une bête, d'accord, laissez-vous distraire par les chiens, et cela devrait donc être 120.
‫Merveilleux.
‫C'est donc parce que nous avons.
‫120 races de chiens, nous faisons la queue ici et nous préparons nos données, nous les préparons pour entrer dans
‫le Tensas, nous n'avons que deux rangées de chaînes.
‫Comment pourrions-nous les transformer en nombres ?
‫Pourquoi ne pas en faire un réseau de voies ?
‫Laissez-moi vous donner un exemple plutôt que d'en parler.
‫Transformez donc une seule étiquette en un tableau de d'Orléans.
‫Imprimez les étiquettes zéro, nous utiliserons simplement les étiquettes zéro comme exemple pour étiqueter zéro.
‫Nous allons maintenant utiliser l'opérateur de comparaison pour comparer la première étiquette à des races uniques.
‫Et ce qu'ils devraient retourner est un tableau de valeurs vraies et fausses où les étiquettes de races uniques et partout zéro
‫ne sont pas égales.
‫Il devrait être faux, mais le seul emplacement où il est égal devrait être vrai.
‫On y va.
‫Jetons un coup d'œil à ces sortes de taureaux de Boston, mais alors si nous regardons des races uniques.
‫Nous pouvons donc dire que c'est vrai ici.
‫Alors qu'est-ce qui est triste ?
‫Douze.
‫Donc si nous passons par ici, montez, si vous pouvez les additionner, vous trouverez Boston Bull.
‫On y va.
‫C'est vrai, c'est ce que nous recherchons.
‫Faisons cela pour chaque étiquette.
‫Transformez donc chaque étiquette en un booléen.
‫Si vous regardez ceci et que c'est juste ou vrai et faux, vous vous demandez probablement comment cela va
‫être converti en nombres ?
‫Mais nous verrons dans une seconde qu'il y a une particularité avec la raison de Dampierre et les valeurs booléennes.
‫Alors allons-y Bull Lane Labels est égal à label.
‫Nous allons faire une autre compréhension de liste ici, donc la diffamation équivaut à des races uniques pour la diffamation dans les étiquettes.
‫Voyons d'abord ce que dit le code et nous en parlerons en cas de doute, exécutez le code.
‫Les étiquettes Wonderful et Lane devraient être dix mille ou dix mille deux cent vingt-deux, peu importe ce que c'était.
‫Merveilleux.
‫Cela signifie donc que nous avons transformé chaque étiquette en une étiquette Blueline.
‫Maintenant, que fait cette petite compréhension de liste ?
‫Tout ce qu'il fait, c'est une version agrandie de ce que nous avons ici, donc il dit
‫de faire ce petit exemple pour chaque étiquette dans les étiquettes.
‫Et si on s'en souvient.
‫Lynne Labels est dix mille deux cent vingt deux parce que nous avons dix mille
‫deux cent vingt deux labels, donc c'est fait pour chaque label, vous vous demandez peut-être encore, pourquoi le transformons-nous en vrai et
‫en faux ?
‫Eh bien, comment pouvons-nous convertir ces tableaux booléens en nombres.
‫Plus précisément, un nombre codé à chaud.
‫Donc, en cas de doute, exécutez le code, vérifions le code, puis nous en parlerons.
‫Par exemple, transformer un tableau booléen en nombres entiers.
‫Imprimer les étiquettes zéro obtiendra le premier.
‫C'est donc l'étiquette d'origine directement du diaphragme.
‫Directement à partir des étiquettes, disons, dit enpi très imprimé où les races uniques sont égales à zéro.
‫Imprimez, donc en fait, nous devrions probablement dire que c'est l'index où la diffamation se produit.
‫Et puis nous allons imprimer des étiquettes Bulleen.
‫Zéro, Max.
‫C'est donc l'indice.
‫Là où la diffamation se produit en s'éloignant et ensuite nous allons imprimer.
‫Étiquettes d'intimidation.
‫Comme extrémité serrée.
‫Il y en aura donc un ou il devrait y en avoir un où l'étiquette d'échantillon se présente comme une grande vente.
‫Nous allons le vérifier.
‫Regarde ça.
‫Donc l'étiquette d'origine est possible et il n'apparaît que l'index 19ème.
‫Ce qui est le même dans nos étiquettes Boulin indice zéro, donc il apparaît à 19 et
‫si nous devions compter cela donc zéro zéro un, deux, trois, quatre, cinq, six, sept, huit, neuf, 10, 11, 12, 13, 14, 15,
‫16, 17, 18, 19 est l'endroit où l'on se produit.
‫Alors maintenant, chaque étiquette dans Bulleen Labels est en fait dans ce type de format.
‫Donc, il y en a un où l'étiquette réelle apparaît, donc si nous avons fait la même chose pour, allons-y.
‫Puis.
‫Imprimez des étiquettes sur.
‫Is Pekinese se produit ici et zéro pour tout le reste.
‫Merveilleux.
‫Alors maintenant, nous avons nos étiquettes dans un format numérique et nos chemins de fichiers d'images sont facilement accessibles car rappelez-vous que nous
‫avons des noms de fichiers, ce sont nos chemins d'images.
‫Ils ne sont pas encore numériques, mais nous pouvons le faire plus tard en utilisant le flux tensoriel.
‫Alors maintenant, nous avons nos données dans un format accessible.
‫Créons des ensembles d'entraînement et de validation, car si nous arrivons à nos fichiers, nous remarquons lorsque nous le téléchargeons depuis Kagle, nous
‫n'avons qu'un ensemble d'entraînement et de test pour faire nos expériences.
‫Nous voulons diviser nos données en formation et validation.
‫C'est donc ce que nous faisons là-bas dans la prochaine vidéo.