‫Agora que temos todos os nossos nomes de arquivo de imagem de treinamento, lembre-se, esses são apenas nomes de arquivo no momento, portanto,
‫todos os caminhos de arquivo, provavelmente a melhor maneira de fazer isso.
‫Liguei para este telefone e disse que vamos deixar isso aí.
‫Portanto, esses são caminhos de arquivo para nossas imagens de treinamento, o que significa que mais tarde teremos uma forma de acessá-los.
‫Portanto, é importante observar aqui que são apenas strings.
‫Ainda não são as imagens reais.
‫Bem, faremos isso em um segundo.
‫Mas o que estamos fazendo agora é que precisamos preparar nossas etiquetas.
‫Então, esses são os nossos rótulos.
‫Acabamos de lidar com o arquivo I. D. e transformá-los em partes de arquivo.
‫Mas agora vamos pegar nossos rótulos.
‫Portanto, lembre-se de que a premissa do aprendizado de máquina é transformar nossos dados em números.
‫Mais especificamente, quando estamos trabalhando com fluxo tensorial é transformá-lo em Tensas.
‫É para isso que estamos avançando nesta pequena subseção no momento.
‫Tudo bem.
‫Um pouco de texto aqui, já que agora temos nossos caminhos de arquivo de imagem de treinamento em uma lista.
‫Vamos preparar nossos rótulos.
‫OK, temos todos os nossos rótulos em rótulos, CSFI, vamos apenas dar uma olhada neles, na verdade.
‫Vamos rótulos.
‫Vamos apenas criar uma variável chamada rótulos CSJ.
‫Brade, mantenha as coisas simples.
‫Você sabe, o que é isso?
‫OK, então esse é o objeto Daytop.
‫Lembre-se, temos que começar a transformá-los em números, então podemos transformá-los em uma matriz de números altos.
‫Portanto, importe números altos como agora.
‫Eu me pergunto se eu poderia simplesmente fazer isso de outra forma.
‫Eu conheço outra maneira de fazer isso.
‫E se formos rótulos?
‫Maravilhoso.
‫Quantos estão aí, rótulos Lynne?
‫Dez mil duzentos e vinte e dois, o que é incrível, por outro lado, eu ia fazer como se
‫nós.
‫Comente sobre isso, estou indo, é assim que você pode comentar uma linha inteira.
‫E então vamos para o numpty.
‫Bom método simples empanadas.
‫Mesma coisa.
‫Faz a mesma coisa que um pequeno truque aí, vamos fazer a mesma coisa de antes.
‫Compare a quantidade de rótulos com o número de nomes de arquivo.
‫Se voltarmos a aqui depois de fazer o download e descompactá-lo em nosso bloco de notas CoLab, o
‫que estamos fazendo aqui é comparar o número de rótulos com o número de nomes de arquivo verificando se há dados ausentes.
‫Portanto, se você se lembrar dos projetos anteriores com dados estruturados, havia algumas células no quadro de dados
‫que estavam faltando.
‫Mas verificar isso com dados não estruturados, se houver dados ausentes, é um pouco mais difícil.
‫Portanto, este é o tipo de solução alternativa que estamos fazendo.
‫Verifique se o número de rótulos corresponde ao número de nomes falsos e faremos exatamente o mesmo de
‫antes.
‫Então, se Lenn rotula com o comprimento de rótulos, o que acabamos de fazer lá é igual a nomes falsos de Len,
‫porque o que eventualmente teremos que fazer é emparelhar esses rótulos com esses nomes de arquivo como o que acabamos de fazer
‫aqui.
‫Portanto, o Index 9000 é Mastiff tibetano e seu nome completo 9000 é este leão absoluto de um cão.
‫Então, vamos aqui para uma pequena confirmação para nós mesmos, sem rótulos, correspondências, número de
‫nomes falsos sendo usados.
‫Se tudo o mais for perent, o número de rótulos não corresponde ao número de nomes falsos, verifique os diretórios de dados.
‫Dedos cruzados.
‫Lindo.
‫É isso que procuramos.
‫Número de rótulos, correspondências, número de nomes de arquivos, nomes.
‫OK.
‫Agora, finalmente, S. UMA. S. ou não, finalmente, ainda temos muito a
‫fazer com este projeto, já que um modelo de aprendizado de máquina não pode aceitar strings como entrada.
‫Isso é o que os rótulos são atualmente, certo?
‫É uma série de strings.
‫O que temos que fazer é convertê-lo em números, como podemos fazer isso?
‫Bem, para começar, vamos encontrar uma lista de todos os dogberry exclusivos para esses dez mil duzentos e
‫vinte e dois aqui, mas como encontraríamos os rótulos exclusivos?
‫Então, vamos fazer isso, encontrar os valores de rótulo exclusivos.
‫Então, eu quero que você pense um pouco sobre isso.
‫Se você tiver um árbitro.
‫Eu te dei uma pequena dica.
‫Como você pode encontrar os valores únicos em um determinado array usando vampy.
‫Você acha que poderia até pesquisar?
‫Existe uma boa busca no Google para isso.
‫Portanto, ENPI único é como encontramos os elementos únicos de um array.
‫E agora isso é muito legal com o CoLab, certo?
‫Simplesmente aparece essa corda escura sem que eu faça nada.
‫Portanto, queremos encontrar os rótulos exclusivos.
‫Vamos encontrar raças únicas.
‫Vamos dar uma olhada nisso.
‫Impressionante.
‫Portanto, há um monte de raças de cães diferentes, então vamos dar uma olhada nelas.
‫Brittany Spaniel, nunca ouvi falar daquele Chihuahua.
‫Gordon disse, um bom restaurante é uma fera, ok, se distraia com cachorros, então deve ser 120.
‫Maravilhoso.
‫Então é porque nós temos.
‫120 raças de cães, estamos alinhando aqui e preparando nossos dados, estamos preparando-os para entrar em
‫Tensas, só temos duas matrizes de strings.
‫Como podemos transformar isso em números?
‫Por que não o transformamos em uma série de pistas?
‫Deixe-me dar um exemplo, em vez de falar sobre isso.
‫Portanto, transforme um único rótulo em uma matriz de d'Orleans.
‫Imprimir rótulos zero, usaremos apenas rótulos zero como exemplo para rotular zero.
‫Agora vamos usar o operador de comparação para comparar o primeiro rótulo com raças únicas.
‫E o que eles devem retornar é uma matriz de valores verdadeiros e falsos onde em todos os lugares e rótulos de raças únicas
‫zero não é igual.
‫Deve ser falso, mas o único local onde é igual deve ser verdadeiro.
‫Aqui vamos nós.
‫Vamos dar uma olhada nesses tipos de touro de Boston, mas se dermos uma olhada em raças únicas.
‫Portanto, podemos dizer que a verdade está aqui.
‫Então, sobre o que é triste?
‫Doze pol.
‫Então se formos por aqui, suba, se você puder somar, você encontrará o Boston Bull.
‫Aqui vamos nós.
‫Verdade, é isso que procuramos.
‫Vamos fazer isso para cada etiqueta.
‫Portanto, transforme cada rótulo em um booleano.
‫Se você está olhando para isso e se trata de verdadeiras e falsas, provavelmente está se perguntando como isso
‫será convertido em números?
‫Mas veremos em um segundo que é uma coisa especial com razão Dampierre e valores booleanos.
‫Então vamos lá. Rótulos de Bull Lane são iguais a rótulo.
‫Faremos outra lista de compreensão aqui, então difamação é igual a raças únicas de difamação nos rótulos.
‫Vamos ver o que o código diz primeiro e conversaremos sobre isso em caso de dúvida, execute o código.
‫Maravilhoso e rótulos de pista deveriam ser dez mil ou dez mil duzentos e vinte e dois, o que quer que fosse.
‫Maravilhoso.
‫Isso significa que transformamos cada rótulo em um rótulo Blueline.
‫Agora, o que esta pequena compreensão de lista está fazendo?
‫Tudo o que está fazendo é uma versão ampliada do que temos aqui, então está dizendo
‫para fazer este pequeno exemplo para cada rótulo em rótulos.
‫E se nos lembrarmos.
‫Lynne Labels é dez mil duzentos e vinte e dois porque temos dez mil duzentos
‫e vinte e dois rótulos, então é assim para cada rótulo, você pode estar pensando novamente, por que o estamos transformando em
‫verdadeiro e falso?
‫Bem, como podemos converter essas matrizes booleanas em números.
‫Mais especificamente, um número codificado a quente.
‫Então, em caso de dúvida, execute o código, vamos verificar o código e depois conversaremos sobre isso.
‫Então, por exemplo, transformando o array booleano em inteiros.
‫Imprimir etiquetas zero obterá o primeiro.
‫Portanto, este é o rótulo original direto do diafragma.
‫Direto de etiquetas, digamos, diz muito imprimir enpi onde raças únicas equivalem a zero de etiquetas.
‫Imprimir, então, na verdade, devemos provavelmente dizer que este é o índice onde ocorre a difamação.
‫E então iremos imprimir etiquetas Bulleen.
‫Zero, máx.
‫Portanto, este é o índice.
‫Onde ocorre a calúnia ao se afastar e então vamos imprimir.
‫Rótulos de bullying.
‫Tão apertado.
‫Portanto, haverá um ou deveria haver um em que o rótulo de amostra ocorre como uma grande venda.
‫Nós vamos dar uma olhada.
‫Olhe para isso.
‫Assim, o rótulo original é possível e parece que o 19º índice.
‫Que é o mesmo em nosso índice zero de rótulos Boulin, então ele aparece em 19
‫e se contássemos isso então zero zero um, dois, três, quatro, cinco, seis, sete, oito, nove, 10, 11, 12, 13, 14,
‫15, 16, 17, 18, 19 é onde um ocorre.
‫Portanto, agora cada rótulo em Bulleen Labels está na verdade neste tipo de formato.
‫Portanto, há um em que ocorre o rótulo real, então, se fizermos a mesma coisa, vamos lá.
‫E então.
‫Imprimir etiquetas para.
‫Is pequinês ocorre aqui embaixo e zero para todo o resto.
‫Maravilhoso.
‫Portanto, agora temos nossos rótulos em um formato numérico e nossos caminhos de arquivo de imagem são facilmente acessíveis, porque lembre-se de
‫que temos nomes de arquivo, esses nossos caminhos de imagem.
‫Eles ainda não são numéricos, mas podemos fazer isso mais tarde usando o fluxo tensorial.
‫Portanto, agora temos nossos dados em um formato acessível.
‫Vamos criar alguns conjuntos de treinamento e validação, pois se chegarmos aos nossos arquivos, notamos que ao fazer o download do Kagle, temos
‫apenas um conjunto de treinamento e teste para fazer nossos experimentos.
‫Queremos dividir nossos dados em treinamento e validação.
‫Então é isso que faremos no próximo vídeo.