‫Già, quindi ora abbiamo tutti i nostri nomi di file immagine di addestramento, ricorda, questi sono solo nomi di file al momento,
‫quindi tutti i percorsi dei file, probabilmente il modo migliore per farlo.
‫Ho chiamato questo telefono e ho detto che lo lasceremo lì.
‫Quindi questi sono percorsi di file per le nostre immagini di addestramento, il che significa che in seguito avremo un modo per accedervi.
‫Quindi è importante notare qui che queste sono solo stringhe.
‫Non sono ancora le immagini reali.
‫Bene, lo faremo in un secondo.
‫Ma quello che stiamo facendo ora è che dobbiamo preparare le nostre etichette.
‫Quindi queste sono le nostre etichette.
‫Ci siamo appena occupati del file I. D. e trasformarli in parti di file.
‫Ma ora prendiamo le nostre etichette.
‫Quindi ricorda, la premessa del machine learning è trasformare i nostri dati in numeri.
‫Più specificamente, quando lavoriamo con il flusso del tensore dobbiamo trasformarlo in Tensas.
‫Questo è ciò verso cui ci stiamo muovendo in questa piccola sottosezione in questo momento.
‫Va bene.
‫Un po' di testo qui poiché ora abbiamo i percorsi dei file immagine di addestramento in un elenco.
‫Prepariamo le nostre etichette.
‫OK, abbiamo tutte le nostre etichette nelle etichette, CSFI, diamo un'occhiata a loro in realtà.
‫Andiamo etichette.
‫Creiamo solo una variabile chiamata label CSJ.
‫Brade, mantieni le cose semplici.
‫Sai, a cosa serve questo coming out?
‫OK, quindi questo è l'oggetto Daytop.
‫Ricorda, dobbiamo iniziare a trasformarli in numeri, quindi potremmo trasformarli in un array di numeri alti.
‫Quindi importa numeri alti come adesso.
‫Mi chiedo se potrei farlo altrimenti.
‫Conosco un altro modo per farlo.
‫E se andiamo etichette?
‫Meraviglioso.
‫Quanti sono là dentro, etichette Lynne?
‫Diecimiladuecentoventidue, il che è fantastico, dall'altro lato, lo avrei fatto come se fossimo
‫noi.
‫Commenta su questo, lo sto facendo, ecco come puoi commentare un'intera riga.
‫E poi andiamo a Numpty.
‫Empanadas semplici e piacevoli.
‫Stessa cosa.
‫Fa la stessa cosa di un piccolo trucco lì, facciamo la stessa cosa di prima.
‫Confronta la quantità di etichette con il numero di nomi di file.
‫Se torniamo qui dopo averlo scaricato e decompresso nel nostro taccuino CoLab, ciò che stiamo facendo
‫qui è confrontare il numero di etichette con il numero di nomi di file che controllano i dati mancanti.
‫Quindi, se ricordi nei progetti precedenti con dati strutturati, c'erano alcune celle nel frame di
‫dati che mancavano.
‫Ma controllarlo con dati non strutturati, se mancano dati, è un po' più difficile.
‫Quindi questa è una specie di soluzione che stiamo facendo.
‫Controlla se il numero di etichette corrisponde al numero di nomi falsi e faremo esattamente lo stesso di
‫prima.
‫Quindi, se Lenn etichetta la lunghezza delle etichette, quello che abbiamo appena fatto è uguale ai falsi nomi di Len, perché
‫quello che alla fine dovremo fare è accoppiare queste etichette con questi nomi di file come quello che abbiamo appena fatto
‫qui.
‫Quindi Index 9000 è Tibetan Mastiff e il suo nome completo 9000 è questo leone assoluto di un cane.
‫Quindi andiamo qui per una piccola conferma per noi stessi, no di etichette, corrispondenze, numero
‫di nomi falsi utilizzati.
‫Se tutto il resto è pertinente, il numero di etichette non corrisponde al numero di nomi falsi, controlla le directory dei dati.
‫Dita incrociate.
‫Bellissimo.
‫Questo è quello che stiamo cercando.
‫Numero di etichette, corrispondenze, numero di nomi di file, nomi.
‫OK.
‫Ora, finalmente, S. UN. S. o non proprio, infine, abbiamo ancora molto
‫da fare con questo progetto poiché un modello di apprendimento automatico non può accettare le stringhe come input.
‫Questo è ciò che le etichette sono attualmente, giusto?
‫È un array di stringhe.
‫Quello che dobbiamo fare è convertirlo in numeri, come possiamo farlo?
‫Bene, per cominciare, troviamo un elenco di tutti i dogberry unici fino a questo
‫diecimiladuecentoventidue qui, ma come troveremo le etichette uniche?
‫Quindi facciamo questo, trova i valori di etichetta univoci.
‫Quindi voglio che ci pensi un po'.
‫Se hai un arbitro.
‫Ti ho dato un piccolo indizio.
‫Come potresti trovare i valori univoci in un determinato array usando vampy.
‫Pensi che potresti anche cercarlo?
‫C'è una buona ricerca su Google per questo.
‫Quindi ENPI unico è il modo in cui troviamo gli elementi univoci di un array.
‫E ora questo è piuttosto interessante con CoLab, giusto?
‫Si apre solo questa stringa oscura senza che io faccia nulla.
‫Quindi vogliamo trovare le etichette uniche.
‫Troviamo che razze uniche.
‫Diamo un'occhiata a questo.
‫Stupendo.
‫Quindi ci sono un sacco di diverse razze di cani, quindi diamo un'occhiata a loro.
‫Brittany Spaniel, non ho mai nemmeno sentito parlare di quel chihuahua.
‫Gordon ha detto, un ottimo commensale è una bestia, OK, fatti distrarre dai cani, quindi questo dovrebbe essere 120.
‫Meraviglioso.
‫Quindi è perché abbiamo.
‫120 razze di cani, ci stiamo mettendo in fila e stiamo preparando i nostri dati, stiamo preparando per
‫entrare nel Tensas, abbiamo solo due matrici di stringhe.
‫Come potremmo trasformarli in numeri?
‫Perché non lo trasformiamo in una serie di corsie?
‫Lascia che ti faccia un esempio piuttosto che parlarne.
‫Quindi trasforma una singola etichetta in una serie di d'Orleans.
‫Stampa etichette zero, useremo le etichette zero come esempio per etichettare zero.
‫Ora useremo l'operatore di confronto per confrontare la prima etichetta con razze uniche.
‫E ciò che dovrebbero restituire è una serie di valori veri e falsi in cui le etichette di razze univoche e ovunque
‫zero non sono uguali.
‫Dovrebbe essere falso, ma l'unica posizione in cui è uguale dovrebbe essere vero.
‫Ci siamo.
‫Diamo un'occhiata a questi tipi di toro di Boston, ma poi se diamo un'occhiata a razze uniche.
‫Quindi possiamo dire che il vero è qui.
‫Allora cosa c'è di triste?
‫Dodici dentro.
‫Quindi, se passiamo da qui, su, se riesci a sommarli, troverai Boston Bull.
‫Ci siamo.
‫È vero, è quello che stiamo cercando.
‫Facciamolo per ogni singola etichetta.
‫Quindi trasforma ogni etichetta in un booleano.
‫Se stai guardando questo e questo è giusto o vero e falso, probabilmente ti starai chiedendo come
‫verrà convertito in numeri?
‫Ma vedremo tra un secondo è una cosa speciale con la ragione Dampierre e i valori booleani.
‫Quindi andiamo Bull Lane Labels è uguale a etichetta.
‫Faremo un'altra comprensione dell'elenco qui, quindi la diffamazione equivale a razze uniche per diffamazione nelle etichette.
‫Vediamo prima cosa dice il codice e ne parleremo in caso di dubbio, esegui il codice.
‫Le etichette Wonderful and Lane dovrebbero essere diecimila o diecimiladuecentoventidue, qualunque cosa fosse.
‫Meraviglioso.
‫Ciò significa che abbiamo trasformato ogni singola etichetta in un'etichetta Blueline.
‫Ora, cosa sta facendo questa piccola comprensione delle liste?
‫Tutto ciò che fa è una versione ingrandita di ciò che abbiamo qui, quindi sta dicendo
‫di fare questo piccolo esempio per ogni etichetta nelle etichette.
‫E se ricordiamo.
‫Lynne Labels è diecimiladuecentoventidue perché abbiamo diecimiladuecentoventidue etichette, quindi è
‫stato fatto per ogni singola etichetta, potresti pensare di nuovo, perché lo stiamo trasformando in vero
‫e falso?
‫Bene, come possiamo convertire questi array booleani in numeri.
‫Più specificamente, un numero codificato a caldo.
‫Quindi, in caso di dubbio, esegui il codice, controlliamo il codice, quindi ne parleremo.
‫Ad esempio, trasformando l'array booleano in numeri interi.
‫Stampa etichette zero otterrà il primo.
‫Quindi questa è l'etichetta originale direttamente dal diaframma.
‫Direttamente dalle etichette, diciamo, dice enpi molto stampato dove razze uniche equivalgono a zero etichette.
‫Print, quindi in realtà dovremmo probabilmente dire che questo è l'indice in cui si verifica la diffamazione.
‫E poi andremo a stampare le etichette Bulleen.
‫Zero, massimo
‫Quindi questo è index.
‫Dove si verifica la diffamazione nell'allontanarsi e poi andiamo a stampare.
‫Etichette di bullismo.
‫Come fine stretto.
‫Quindi ce ne sarà uno o dovrebbe essercene uno in cui l'etichetta del campione si verifica come una grande vendita.
‫Lo verificheremo.
‫Guarda quello.
‫Quindi l'etichetta originale è possibile e sembra che il 19° indice.
‫Che è lo stesso nell'indice zero delle nostre etichette di Boulin, quindi appare a 19 e
‫se dovessimo contare questo zero zero uno, due, tre, quattro, cinque, sei, sette, otto, nove, 10, 11, 12, 13, 14,
‫15, 16, 17, 18, 19 è dove si verifica.
‫Quindi ora ogni singola etichetta in Bulleen Labels è in realtà in questo tipo di formato.
‫Quindi ce n'è uno in cui si verifica l'etichetta effettiva, quindi se abbiamo fatto la stessa cosa per andiamo a.
‫Poi.
‫Stampa etichette su.
‫È pechinese si verifica proprio qui e zero per tutto il resto.
‫Meraviglioso.
‫Quindi ora abbiamo le nostre etichette in un formato numerico e i percorsi dei nostri file di immagine sono facilmente accessibili perché ricorda che
‫abbiamo i nomi dei file, questi i nostri percorsi di immagine.
‫Non sono ancora numerici, ma possiamo farlo in seguito usando il flusso del tensore.
‫Quindi ora abbiamo i nostri dati in un formato accessibile.
‫Creiamo alcuni set di addestramento e convalida, perché se arriviamo ai nostri file, notiamo quando lo scarichiamo da Kagle, abbiamo solo un
‫treno e un set di test per fare i nostri esperimenti.
‫Vogliamo dividere i nostri dati in formazione e convalida.
‫Quindi è quello che faremo lì nel prossimo video.