‫Ya, ahora tenemos todos nuestros nombres de archivo de imagen de entrenamiento, recuerde, estos son solo nombres de archivo en este momento, por lo
‫que todas las rutas de archivo, probablemente la mejor manera de hacerlo.
‫Llamé a este teléfono y dije que lo dejaremos allí.
‫Entonces, estas son rutas de archivo a nuestras imágenes de entrenamiento, lo que significa que más adelante tendremos una forma de acceder a ellas.
‫Por eso, es importante tener en cuenta que estas son solo cadenas.
‫Todavía no son las imágenes reales.
‫Bueno, lo haremos en un segundo.
‫Pero lo que estamos haciendo ahora es tener listas nuestras etiquetas.
‫Entonces estas son nuestras etiquetas.
‫Acabamos de ocuparnos del archivo I. D. y convertirlos en partes de archivo.
‫Pero ahora obtengamos nuestras etiquetas.
‫Así que recuerde, la premisa del aprendizaje automático es convertir nuestros datos en números.
‫Más específicamente, cuando trabajamos con el flujo tensorial es convertirlo en Tensas.
‫Eso es hacia lo que nos estamos moviendo en esta pequeña subsección en este momento.
‫Está bien.
‫Un poco de texto aquí, ya que ahora tenemos nuestras rutas de archivo de imagen de entrenamiento en una lista.
‫Preparemos nuestras etiquetas.
‫Bien, tenemos todas nuestras etiquetas en etiquetas, CSFI, echémosle un vistazo en realidad.
‫Vayamos etiquetas.
‫Creemos una variable llamada etiquetas CSJ.
‫Brade, hazlo simple.
‫Sabes, ¿a qué viene esto?
‫Bien, ese es el objeto Daytop.
‫Recuerde, tenemos que comenzar a convertir estos en números, por lo que podríamos convertirlos en una matriz de números altos.
‫Así que importa números tan altos como ahora.
‫Me pregunto si podría hacer esto de otra manera.
‫Conozco otra forma de hacerlo.
‫¿Y si vamos por las etiquetas?
‫Maravilloso.
‫¿Cuántos hay ahí, etiquetas Lynne?
‫Diez mil doscientos veintidós, que es asombroso, al revés, lo iba a hacer como si fuéramos
‫nosotros.
‫Comenta sobre esto, lo estoy haciendo vamos, así es como puedes comentar eso una línea completa.
‫Y luego pasamos a numpty.
‫Bonitas empanadas de método simple.
‫La misma cosa.
‫Hace lo mismo que un pequeño truco allí, hagamos lo mismo que antes.
‫Compare la cantidad de etiquetas con la cantidad de nombres de archivos.
‫Si volvemos a aquí después de haber descargado esto y descomprimido en nuestro cuaderno CoLab, lo que
‫estamos haciendo aquí es comparando la cantidad de etiquetas con la cantidad de nombres de archivos que verifican si faltan datos.
‫Entonces, si recuerda los proyectos anteriores con datos estructurados, había algunas celdas en el marco de
‫datos que faltaban.
‫Pero verificarlo con datos no estructurados, si faltan datos, es un poco más difícil.
‫Así que esta es una especie de solución alternativa que estamos haciendo.
‫Verifique si el número de etiquetas coincide con el número de nombres falsos, y haremos exactamente lo mismo que
‫antes.
‫Entonces, si Lenn etiqueta la longitud de las etiquetas, lo que acabamos de hacer allí es igual a los nombres falsos de
‫Len, porque lo que finalmente tendremos que hacer es emparejar estas etiquetas con estos nombres de archivo como lo que acabamos de hacer
‫aquí.
‫Así que Index 9000 es Mastín Tibetano y su nombre completo 9000 es este absoluto león de perro.
‫Así que vayamos aquí para una pequeña confirmación para nosotros mismos, no de etiquetas, coincidencias, número de nombres
‫falsos que se están utilizando.
‫Si todo lo demás sigue vigente, el número de etiquetas no coincide con el número de nombres falsos, verifique los directorios de datos.
‫Dedos cruzados.
‫Hermosa.
‫Eso es lo que buscamos.
‫No de etiquetas, coincidencias, número de nombres de archivo, nombres.
‫está bien.
‫Ahora, finalmente, S. UNA. S. o no realmente, finalmente, todavía nos queda mucho
‫por hacer con este proyecto, ya que un modelo de aprendizaje automático no puede tomar cadenas como entrada.
‫Esto es lo que son las etiquetas actualmente, ¿verdad?
‫Es una serie de cadenas.
‫Lo que tenemos que hacer es convertirlo en números, ¿cómo podemos hacer esto?
‫Bueno, para comenzar, busquemos una lista de todas las moras únicas de estos diez mil doscientos
‫veintidós aquí, pero ¿cómo encontraríamos las etiquetas únicas?
‫Así que hagamos esto, busque los valores de etiqueta únicos.
‫Así que quiero que pienses un poco en esto.
‫Si tienes un árbitro.
‫Te he dado una pequeña pista.
‫¿Cómo puedes encontrar los valores únicos en una matriz dada usando vampy?
‫¿Crees que incluso podrías buscarlo?
‫Hay una buena búsqueda en Google para eso.
‫Entonces, ENPI único es cómo encontramos los elementos únicos de una matriz.
‫Y ahora esto está muy bien con CoLab, ¿verdad?
‫Simplemente aparece esta cadena oscura sin que yo haga nada.
‫Entonces queremos encontrar las etiquetas únicas.
‫Encontremos esas razas únicas.
‫Echemos un vistazo a eso.
‫Impresionante.
‫Así que hay un montón de razas de perros diferentes, así que echémosle un vistazo.
‫Brittany Spaniel, nunca escuché hablar de ese chihuahua.
‫Gordon dijo, un gran comensal es una bestia, está bien, distraete con los perros, entonces esto debería ser 120.
‫Maravilloso.
‫Entonces eso es porque tenemos.
‫120 razas de perros, estamos haciendo cola aquí y estamos preparando nuestros datos, los estamos preparando para ingresar
‫a Tensas, solo tenemos dos arreglos de cadenas.
‫¿Cómo podemos convertirlos en números?
‫¿Por qué no lo convertimos en una serie de carriles?
‫Déjame darte un ejemplo en lugar de hablar de ello.
‫Así que convierta una sola etiqueta en una matriz de d'Orleans.
‫Imprima etiquetas cero, solo usaremos etiquetas cero como ejemplo para etiquetar cero.
‫Ahora usaremos el operador de comparación para comparar la primera etiqueta con razas únicas.
‫Y lo que deberían devolver es una matriz de valores verdaderos y falsos donde en todas partes y las etiquetas de razas únicas
‫cero no es igual.
‫Debería ser falso, pero la única ubicación donde sea igual debería ser verdadero.
‫Aquí vamos.
‫Echemos un vistazo a estos tipos de toros de Boston, pero si echamos un vistazo a razas únicas.
‫Entonces podemos decir que la verdad está aquí.
‫Entonces, ¿qué es lo triste?
‫Doce pulg.
‫Entonces, si pasamos por aquí, suba, si puede sumarlos, encontrará Boston Bull.
‫Aquí vamos.
‫Es cierto, eso es lo que buscamos.
‫Hagamos eso para cada etiqueta.
‫Así que convierta cada etiqueta en un booleano.
‫Si estás viendo esto y esto es solo o verdadero y falso, probablemente te estés preguntando cómo se va
‫a convertir esto en números.
‫Pero veremos en un segundo que hay algo especial con la razón de Dampierre y los valores booleanos.
‫Así que vamos a Bull Lane Labels es igual a etiqueta.
‫Haremos otra comprensión de la lista aquí, por lo que la difamación equivale a razas únicas para la difamación en las etiquetas.
‫Veamos primero lo que dice el código y lo analizaremos si tiene dudas, ejecute el código.
‫Las etiquetas Wonderful y lane deben ser diez mil o diez mil doscientos veintidós, sea lo que sea.
‫Maravilloso.
‫Eso significa que hemos convertido cada etiqueta en una etiqueta Blueline.
‫Ahora, ¿qué está haciendo esta pequeña lista de comprensión?
‫Todo lo que está haciendo es una versión ampliada de lo que tenemos aquí, por lo que está diciendo
‫que haga este pequeño ejemplo único para cada etiqueta en las etiquetas.
‫Y si recordamos.
‫Lynne Labels tiene diez mil doscientas veintidós porque tenemos diez mil doscientas veintidós etiquetas, así
‫que se ha hecho para todas y cada una de las etiquetas, es posible que vuelvas a pensar, ¿por qué lo convertimos en
‫verdadero y falso?
‫Bueno, ¿cómo podemos convertir estas matrices booleanas en números?
‫Más específicamente, un número codificado en caliente.
‫Entonces, en caso de duda, ejecute el código, revisemos el código y luego lo hablaremos.
‫Por ejemplo, convertir una matriz booleana en números enteros.
‫Imprimir etiquetas cero obtendrá la primera.
‫Así que esta es la etiqueta original directamente del diafragma.
‫Directamente de las etiquetas, por ejemplo, dice muy impresa enpi donde las razas únicas equivalen a etiquetas cero.
‫Imprimir, así que en realidad, probablemente deberíamos decir que este es el índice donde ocurre la difamación.
‫Y luego imprimiremos etiquetas Bulleen.
‫Cero, Max.
‫Entonces esto es index.
‫Donde ocurre la difamación en la retirada y luego vamos a imprimir.
‫Etiquetas de intimidación.
‫Como ala cerrada.
‫Entonces habrá uno o debería haber uno donde la etiqueta de muestra ocurra como una gran venta.
‫Vamos a comprobarlo.
‫Mira eso.
‫Entonces, la etiqueta original es posible y parece que el índice 19.
‫Que es lo mismo en nuestro índice cero de etiquetas de Boulin, por lo que aparece en
‫19 y si tuviéramos que contar esto tan cero cero uno, dos, tres, cuatro, cinco, seis, siete, ocho, nueve, 10, 11, 12, 13,
‫14, 15, 16, 17, 18, 19 es donde ocurre uno.
‫Así que ahora todas las etiquetas de Bulleen Labels tienen este tipo de formato.
‫Entonces, hay uno en el que aparece la etiqueta real, así que si hicimos lo mismo, vayamos a.
‫Y luego.
‫Imprimir etiquetas en.
‫Es pequinés se da aquí abajo y cero para todo lo demás.
‫Maravilloso.
‫Así que ahora tenemos nuestras etiquetas en formato numérico y nuestras rutas de archivo de imagen son fácilmente accesibles porque recuerde que
‫tenemos nombres de archivo, estas son nuestras rutas de imagen.
‫Todavía no son numéricos, pero podemos hacerlo más adelante usando el flujo tensorial.
‫Así que ahora tenemos nuestros datos en un formato accesible.
‫Creemos algunos conjuntos de entrenamiento y validación, porque si llegamos a nuestros archivos, notamos que cuando los descargamos de Kagle, solo tenemos
‫un tren y un conjunto de pruebas para hacer nuestros experimentos.
‫Queremos dividir nuestros datos en entrenamiento y validación.
‫Entonces eso es lo que estamos haciendo allí en el siguiente video.