‫Wir haben jetzt schon alle Dateinamen unserer Trainingsbilder. Denken Sie daran, dies sind im Moment nur
‫Dateinamen, also alle Dateipfade, wahrscheinlich der bessere Weg.
‫Ich habe dieses Telefon angerufen und gesagt, wir lassen das einfach dort.
‫Dies sind also Dateipfade zu unseren Trainingsbildern, was bedeutet, dass Sie später darauf zugreifen können.
‫Daher ist es hier wichtig zu beachten, dass dies nur Strings sind.
‫Es sind noch nicht die tatsächlichen Bilder.
‫Das machen wir gleich.
‫Aber was wir jetzt tun, ist, unsere Etiketten fertig zu machen.
‫Das sind also unsere Etiketten.
‫Wir haben uns gerade mit der Akte I beschäftigt. D. und verwandeln sie in Dateiteile.
‫Aber holen wir uns jetzt unsere Etiketten.
‫Denken Sie also daran, dass die Prämisse des maschinellen Lernens darin besteht, unsere Daten in Zahlen umzuwandeln.
‫Genauer gesagt, wenn wir mit Tensor Flow arbeiten, müssen wir ihn in Tensas umwandeln.
‫Das ist es, worauf wir uns in diesem kleinen Unterabschnitt im Moment zubewegen.
‫Gut.
‫Ein bisschen Text hier, da wir jetzt unsere Trainingsbilddateipfade in einer Liste haben.
‫Lassen Sie uns unsere Etiketten vorbereiten.
‫Okay, wir haben alle unsere Labels in Labels, CSFI, schauen wir uns das mal an.
‫Auf geht's Labels.
‫Lassen Sie uns einfach eine Variable namens labels CSJ erstellen.
‫Brade, bleib einfach.
‫Weißt du, was ist das herausgekommen?
‫OK, das ist also das Daytop-Objekt.
‫Denken Sie daran, dass wir damit beginnen müssen, diese in Zahlen umzuwandeln, damit wir sie möglicherweise in ein hohes Array von Zahlen umwandeln.
‫Also Importzahlen hoch wie jetzt.
‫Ich frage mich, ob ich das anders machen könnte.
‫Ich kenne einen anderen Weg.
‫Und was ist, wenn wir Labels gehen?
‫Wunderbar.
‫Wie viele sind da drin, Lynne-Labels?
‫Zehntausendzweihundertzweiundzwanzig, was erstaunlich ist, andererseits wollte ich es so machen, als ob wir es
‫wären.
‫Kommentieren Sie dazu, ich komm schon, so können Sie das eine ganze Zeile kommentieren.
‫Und dann gehen wir zu numpty.
‫Schöne einfache Methode Empanadas.
‫Gleiche Sache.
‫Macht da dasselbe wie ein kleiner Trick, machen wir dasselbe wie zuvor.
‫Vergleichen Sie die Anzahl der Etiketten mit der Anzahl der Dateinamen.
‫Wenn wir hierher zurückkehren, nachdem wir diese heruntergeladen und in unser CoLab-Notebook entpackt haben, vergleichen
‫wir hier die Anzahl der Etiketten mit der Anzahl der Dateinamen, um auf fehlende Daten zu prüfen.
‫Wenn Sie sich also an frühere Projekte mit strukturierten Daten erinnern, fehlten einige Zellen
‫im Datenrahmen.
‫Mit unstrukturierten Daten zu überprüfen, ob Daten fehlen, ist jedoch etwas schwieriger.
‫Dies ist also die Art der Problemumgehung, die wir durchführen.
‫Überprüfen Sie, ob die Anzahl der Labels mit der Anzahl der falschen Namen übereinstimmt, und wir werden genau dasselbe tun wie
‫zuvor.
‫Wenn also Lenn-Labels der Länge der Labels entsprechen, entspricht das, was wir gerade dort gemacht haben, den falschen Len-Namen,
‫denn was wir schließlich tun müssen, ist, diese Labels mit diesen Dateinamen zu paaren, wie wir es gerade hier gemacht
‫haben.
‫Index 9000 ist also tibetischer Mastiff und sein voller Name 9000 ist dieser absolute Hundelöwe.
‫Also lassen Sie uns hier für eine kleine Bestätigung für uns selbst gehen, keine Labels, Übereinstimmungen, Anzahl
‫der verwendeten falschen Namen.
‫Falls alles andere zutrifft, stimmt die Anzahl der Labels nicht mit der Anzahl der falschen Namen überein, überprüfen Sie die Datenverzeichnisse.
‫Daumen drücken.
‫Wunderschönen.
‫Das ist, was wir suchen.
‫Anzahl der Labels, Übereinstimmungen, Anzahl der Dateinamen, Namen.
‫OK.
‫Jetzt endlich S. A. S. oder nicht wirklich, schließlich haben wir noch
‫viel zu tun mit diesem Projekt, da ein Modell für maschinelles Lernen keine Strings als Eingabe akzeptieren kann.
‫Das ist das, was Etiketten derzeit sind, oder?
‫Es ist ein Array von Strings.
‫Was wir tun müssen, ist es in Zahlen umzuwandeln, wie könnten wir das tun?
‫Nun, um zu beginnen, lassen Sie uns hier eine Liste aller einzigartigen Dogberry zu diesen zehntausendzweihundertzweiundzwanzig
‫finden, aber wie würden wir die einzigartigen Labels finden?
‫Also lassen Sie uns dies tun, die eindeutigen Labelwerte finden.
‫Ich möchte, dass Sie sich darüber ein wenig Gedanken machen.
‫Wenn Sie einen Schiedsrichter haben.
‫Ich habe dir einen kleinen Hinweis gegeben.
‫Wie können Sie mit vampy die eindeutigen Werte in einem bestimmten Array finden.
‫Glaubst du, du könntest es sogar nachschlagen?
‫Dafür gibt es eine gute Google-Suche.
‫ENPI unique ist also, wie wir die eindeutigen Elemente eines Arrays finden.
‫Und jetzt ist das mit CoLab ziemlich cool, oder?
‫Es springt einfach diese dunkle Schnur auf, ohne dass ich etwas tue.
‫Also wollen wir die einzigartigen Labels finden.
‫Lassen Sie uns diese einzigartigen Rassen finden.
‫Schauen wir uns das an.
‫Genial.
‫Es gibt also eine ganze Reihe verschiedener Hunderassen, also schauen wir uns sie an.
‫Brittany Spaniel, ich habe noch nie von diesem Chihuahua gehört.
‫Gordon sagte, ein großartiger Diner ist ein Biest, ok, lass dich von Hunden ablenken, und das sollten 120 sein.
‫Wunderbar.
‫Das liegt daran, dass wir es haben.
‫120 Hunderassen, wir stellen uns hier an und bereiten unsere Daten vor, wir bereiten sie auf Tensas
‫vor, wir haben nur zwei Reihen von Strings.
‫Wie könnten wir diese in Zahlen umwandeln?
‫Warum verwandeln wir es nicht in eine Reihe von Spuren?
‫Lassen Sie mich Ihnen ein Beispiel geben, anstatt darüber zu sprechen.
‫Verwandeln Sie also ein einzelnes Etikett in ein Array von d'Orleans.
‫Drucken Sie Etiketten Null, wir verwenden nur Etiketten Null als Beispiel, um Null zu beschriften.
‫Jetzt verwenden wir den Vergleichsoperator, um das erste Etikett mit einzigartigen Rassen zu vergleichen.
‫Und was sie zurückgeben sollten, ist ein Array von wahren und falschen Werten, bei denen überall und eindeutige Rassen die Labels
‫Null nicht gleich sind.
‫Es sollte falsch sein, aber die einzige Stelle, an der es gleich ist, sollte wahr sein.
‫Na, bitte.
‫Schauen wir uns diese Arten von Boston Bullen an, aber wenn wir uns dann einzigartige Rassen ansehen.
‫Wir können also sagen, dass wahr ist hier.
‫Woran ist also traurig?
‫Zwölf drin.
‫Wenn wir also hier durchgehen, kommen Sie hoch, wenn Sie sie zusammenzählen können, finden Sie Boston Bull.
‫Na, bitte.
‫Stimmt, das ist, was wir suchen.
‫Machen wir das für jedes einzelne Etikett.
‫Verwandeln Sie also jedes Etikett in einen Boolean herum.
‫Wenn Sie sich dies ansehen und dies gerecht oder wahr und falsch ist, fragen Sie sich wahrscheinlich, wie dies
‫in Zahlen umgewandelt werden soll?
‫Aber wir werden gleich sehen, was mit Dampierre Vernunft und Booleschen Werten etwas Besonderes ist.
‫Also los geht's Bull Lane Labels ist gleich Label.
‫Wir werden hier ein weiteres Listenverständnis durchführen, also entspricht Verleumdung einzigartigen Rassen für Verleumdung in Etiketten.
‫Lassen Sie uns zuerst sehen, was der Code sagt, und wir werden ihn im Zweifelsfall besprechen, den Code ausführen.
‫Wonderful und Lane-Etiketten sollten zehntausend oder zehntausendzweihundertzweiundzwanzig sein, was auch immer es war.
‫Wunderbar.
‫Das heißt, wir haben aus jedem einzelnen Label ein Blueline-Label gemacht.
‫Was macht nun dieses kleine Listenverständnis?
‫Alles, was es tut, ist eine vergrößerte Version von dem, was wir hier haben, also heißt es,
‫dieses kleine einmalige Beispiel für jedes Label in Labels zu machen.
‫Und wenn wir uns erinnern.
‫Lynne Labels ist zehntausendzweihundertzweiundzwanzig, weil wir zehntausendzweihundertzweiundzwanzig Labels haben, also ist
‫es für jedes einzelne Label getan, Sie denken vielleicht wieder, warum wir ihn in wahr und
‫falsch verwandeln?
‫Nun, wie können wir diese booleschen Arrays in Zahlen umwandeln.
‫Genauer gesagt, eine heiße codierte Nummer.
‫Wenn Sie also Zweifel haben, führen Sie den Code aus, lassen Sie uns den Code überprüfen und dann besprechen wir ihn.
‫Also zum Beispiel ein boolesches Array in ganze Zahlen umwandeln.
‫Drucketiketten null erhält das erste.
‫Dies ist also das Originaletikett direkt vom Zwerchfell.
‫Direkt von Labels sagt zum Beispiel sehr Print enpi, wo einzigartige Rassen gleich Labels Null sind.
‫Print, also sollten wir eigentlich sagen, dass dies der Index ist, in dem Verleumdung auftritt.
‫Und dann werden wir Bulleen-Etiketten drucken.
‫Null, max.
‫Das ist also ein Index.
‫Wo Verleumdung auftritt, wenn wir uns zurückziehen, und dann werden wir drucken.
‫Mobbing-Etiketten.
‫Als enges Ende.
‫Es wird also einen geben oder sollte einen geben, bei dem das Musteretikett als großer Verkauf auftritt.
‫Wir werden es überprüfen.
‫Sieh dir das an.
‫So ist das Originaletikett möglich und es scheint, dass der 19. Index.
‫Das ist in unseren Boulin-Labels gleich nullter Index, also erscheint er bei 19 und wenn wir
‫das so zählen würden null null eins, zwei, drei, vier, fünf, sechs, sieben, acht, neun, 10, 11, 12, 13, 14, 15,
‫16, 17, 18, 19 ist dort, wo man auftritt.
‫Jetzt hat jedes einzelne Etikett in Bulleen Labels tatsächlich diese Art von Format.
‫Es gibt also eine, bei der das eigentliche Label vorkommt, also wenn wir das Gleiche gemacht haben, gehen wir zu.
‫Und dann.
‫Etiketten drucken.
‫Is Pekinese kommt hier unten vor und null für alles andere.
‫Wunderbar.
‫Jetzt haben wir also unsere Etiketten in einem numerischen Format und unsere Bilddateipfade sind leicht zugänglich, denn denken Sie
‫daran, dass wir Dateinamen haben, diese unsere Bildpfade.
‫Sie sind noch nicht numerisch, aber wir können dies später mit dem Tensorfluss tun.
‫Jetzt haben wir also unsere Daten in einem zugänglichen Format.
‫Lassen Sie uns einige Trainings- und Validierungssets erstellen, denn wenn wir zu unseren Dateien kommen, stellen wir beim Herunterladen von Kagle fest, dass
‫wir nur ein Trainings- und Testset haben, um unsere Experimente durchzuführen.
‫Wir wollen unsere Daten in Training und Validierung aufteilen.
‫Das machen wir also im nächsten Video.