‫เอาล่ะ
‫ตอนนี้เรามีชื่อไฟล์ภาพการฝึกทั้งหมดแล้ว
‫โปรดจำไว้ว่า นี่เป็นเพียงชื่อไฟล์ในขณะนี้
‫ดังนั้นเส้นทางของไฟล์ทั้งหมดน่าจะเป็นวิธีที่ดีกว่า
‫ฉันเรียกชื่อไฟล์นี้แล้ว
‫มันจะปล่อยให้อยู่ที่นั่น
‫นี่คือเส้นทางของไฟล์ไปยังอิมเมจการฝึกอบรมของเรา ซึ่งหมายความว่าในภายหลังเราจะมีวิธีการเข้าถึง
‫ดังนั้นจึงควรสังเกตว่านี่เป็นเพียงสตริงเท่านั้น
‫พวกเขายังไม่ใช่ภาพจริง
‫เราจะทำอย่างนั้นในไม่กี่วินาที
‫แต่สิ่งที่เรากำลังทำอยู่ตอนนี้คือ เราต้องเตรียมฉลากให้พร้อม
‫นี่คือฉลากของเรา
‫เราเพิ่งจัดการกับ ID ของไฟล์และเปลี่ยนเป็นเส้นทางของไฟล์ แต่ตอนนี้มาดูป้ายกำกับของเรากันดีกว่า
‫ดังนั้น โปรดจำไว้ว่า พื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่องคือการเปลี่ยนข้อมูลของเราให้เป็นตัวเลข
‫โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เมื่อเราทำงานกับ TensorFlow มันคือการเปลี่ยนกาล
‫นั่นคือสิ่งที่เรากำลังดำเนินการในส่วนย่อยเล็ก ๆ นี้ในขณะนี้
‫ไม่เป็นไร.
‫ข้อความเล็กน้อยที่นี่ เนื่องจากตอนนี้เรามีเส้นทางไฟล์รูปภาพการฝึกอบรมและรายการแล้ว
‫มาเตรียมฉลากของเรากัน
‫ตกลง.
‫เรามีป้ายกำกับทั้งหมดในป้ายกำกับ CSV
‫ลองดูที่พวกเขาจริงๆ
‫ไปป้ายกันเลย
‫เรามาสร้างตัวแปรที่เรียกว่า label กันเถอะ
‫ซีซี ถักเปีย.
‫ง่าย ๆ เข้าไว้.
‫รู้ไหมนี่ออกมาเป็นอะไร?
‫ตกลง.
‫นั่นคือวัตถุประเภทวัน
‫และจำไว้ว่า เราต้องเริ่มแปลงเป็นตัวเลข เพื่อแปลงเป็นอาร์เรย์จำนวนไม่มาก
‫ดังนั้นนำเข้า numpy เพราะตอนนี้ฉันสงสัยว่าฉันจะทำอย่างอื่นได้ไหม
‫ฉันรู้วิธีอื่นที่จะทำ
‫แล้วถ้าเราไปจับฉลากล่ะ?
‫มหัศจรรย์.
‫มีกี่คนในนั้น?
‫ลินน์ เลเบิ้ลส์.
‫10,222 ซึ่งน่าทึ่งมาก
‫วิธีอื่นที่ฉันจะทำคือถ้าเรา
‫แสดงความคิดเห็น ฉันกำลังทำคำสั่งทับ
‫นั่นคือวิธีที่คุณสามารถแสดงความคิดเห็นทั้งบรรทัด
‫แล้วก็ไปนัมปี้กัน
‫วิธีง่าย ๆ ที่ดีและหมีแพนด้า
‫สิ่งเดียวกัน
‫ทำ.
‫สิ่งเดียวกันกับข้างต้น
‫เคล็ดลับเล็ก ๆ น้อย ๆ ที่นั่น
‫มาทำเหมือนเดิมกันเถอะ
‫เปรียบเทียบจำนวนป้ายกำกับกับจำนวนชื่อไฟล์
‫หากเรากลับมาที่นี่หลังจากดาวน์โหลดและคลายซิปลงในโน้ตบุ๊ก CoLab สิ่งที่เราทำคือการเปรียบเทียบจำนวนป้ายกำกับกับจำนวนชื่อไฟล์ที่ตรวจหาข้อมูลที่หายไป
‫ดังนั้น หากคุณจำย้อนกลับไปในโปรเจ็กต์ก่อนหน้าที่มีข้อมูลที่มีโครงสร้าง มีบางเซลล์ในกรอบข้อมูลที่ขาดหายไป
‫แต่การตรวจสอบด้วยข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง หากขาดหายไป ข้อมูลจะยากขึ้นเล็กน้อย
‫นี่เป็นวิธีแก้ปัญหาที่เรากำลังทำอยู่
‫ตรวจสอบว่าจำนวนป้ายกำกับตรงกับจำนวนชื่อโทรศัพท์หรือไม่ และเราจะทำเหมือนเดิมทุกประการ
‫ดังนั้นถ้า Len ติดป้ายกำกับความยาวของป้ายกำกับ สิ่งที่เราเพิ่งทำที่นั่นเท่ากับชื่อไฟล์ Len เพราะสิ่งที่เราจะต้องทำในท้ายที่สุดคือจับคู่ป้ายกำกับเหล่านี้กับชื่อไฟล์เหล่านี้
‫เหมือนที่เราเพิ่งทำที่นี่
‫ดังนั้น Index 9000 คือสุนัขพันธุ์ทิเบตัน มาสทิฟ และชื่อไฟล์ 9000 คือสิงโตตัวผู้ของสุนัขตัวนี้
‫ไปที่นี่กันเถอะ
‫ฉันจะพิมพ์คำยืนยันเล็กน้อยสำหรับตัวเราเอง
‫จำนวนป้ายกำกับที่ตรงกัน จำนวนชื่อไฟล์
‫ข. จำนวนการพิมพ์ฉลากอื่นที่สวยงามไม่ตรงกัน
‫จำนวนชื่อไฟล์
‫ตรวจสอบไดเรกทอรีข้อมูล
‫ไขว้นิ้วเอาไว้.
‫สวยงาม.
‫นั่นคือสิ่งที่เรากำลังตามหา
‫จำนวนป้ายกำกับ การจับคู่ จำนวนชื่อไฟล์
‫ตกลง.
‫สุดท้ายนี้ เนื่องจากข้าพเจ้าเป็นนักบุญ
‫ไม่ได้จริงๆ
‫สุดท้ายนี้ เรายังมีอะไรอีกมากที่ต้องทำกับโครงการนี้
‫เนื่องจากโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงไม่สามารถรับสตริงเป็นอินพุตได้ นี่คือป้ายกำกับในปัจจุบันใช่ไหม
‫เป็นอาร์เรย์ของสตริง
‫สิ่งที่เราต้องทำคือแปลงเป็นตัวเลข
‫เราจะทำสิ่งนี้ได้อย่างไร?
‫ในการเริ่มต้น เรามาค้นหารายชื่อสายพันธุ์สุนัขที่มีเอกลักษณ์ทั้งหมดกัน
‫มี 10,222 อยู่ในนี้
‫แต่เราจะพบฉลากที่เป็นเอกลักษณ์ได้อย่างไร?
‫ลองทำสิ่งนี้กัน
‫ค้นหาค่าป้ายกำกับที่ไม่ซ้ำ
‫เลยอยากให้คุณลองคิดดูสักนิดว่า
‫หากคุณมีผู้ตัดสิน เรย์ ฉันให้คำแนะนำเล็กน้อยแก่คุณ
‫คุณจะค้นหาค่าที่ไม่ซ้ำในอาร์เรย์ที่กำหนดโดยใช้ numpy ได้อย่างไร
‫คุณมีความคิดว่าคุณสามารถเปิดดูได้หรือไม่?
‫มีการค้นหาโดย Google ที่ดีสำหรับสิ่งนั้น
‫ดังนั้น NP unique จึงเป็นวิธีที่เราค้นหาองค์ประกอบเฉพาะของอาร์เรย์
‫และตอนนี้มันค่อนข้างเจ๋งสำหรับ CoLab ใช่ไหม
‫มันปรากฏขึ้นโดยที่ฉันไม่ต้องทำอะไรเลย
‫ดังนั้นเราจึงต้องการค้นหาป้ายกำกับที่ไม่ซ้ำใคร
‫มาพบกับสายพันธุ์ที่มีเอกลักษณ์เฉพาะตัวกันเถอะ
‫เรามาดูกันว่า
‫สุดยอด.
‫จึงมีสุนัขหลายสายพันธุ์
‫ลองมาดูที่พวกเขา
‫บริททานี สแปเนียล.
‫ฉันไม่เคยได้ยินเกี่ยวกับชิวาวาตัวนั้นเลย
‫กอร์ดอน เซตเตอร์ เกรทเดน
‫ใช่ มีสัตว์เดรัจฉานกำลังฟุ้งซ่านโดยสุนัข
‫นี่ควรเป็น 120
‫มหัศจรรย์.
‫นั่นก็เพราะว่าเรามี
‫สุนัข 120 สายพันธุ์
‫เรากำลังเข้าแถวที่นี่ใช่ไหม?
‫เรากำลังเตรียมข้อมูลของเราให้พร้อม
‫เรากำลังเตรียมที่จะเข้าสู่กาล
‫เรามีสตริงเพียงสองอาร์เรย์
‫เราจะแปลงสิ่งเหล่านี้เป็นตัวเลขได้อย่างไร
‫ทำไมเราไม่เปลี่ยนเป็นอาร์เรย์บูลีนล่ะ
‫ผมขอยกตัวอย่างให้คุณมากกว่าที่จะพูดถึงมัน
‫ดังนั้นเปลี่ยนป้ายกำกับเดียวให้เป็นอาร์เรย์บูลีน
‫ดังนั้นพิมพ์ฉลากให้เป็นศูนย์
‫เราจะใช้ป้ายกำกับศูนย์เป็นตัวอย่าง
‫เลยติดป้ายศูนย์
‫ตอนนี้เราจะใช้ตัวดำเนินการเปรียบเทียบเพื่อเปรียบเทียบฉลากแรกกับสายพันธุ์ที่ไม่ซ้ำกัน
‫และสิ่งที่ควรส่งคืนคืออาร์เรย์ของค่าจริงและค่าเท็จที่ทุกหนทุกแห่งในสายพันธุ์ที่ไม่ซ้ำกันระบุว่าศูนย์ไม่เท่ากัน
‫ควรเป็นเท็จ แต่ตำแหน่งเดียวที่ค่าเท่ากันควรเป็นจริง
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ลองมาดูที่เหล่านี้
‫มันคือบอสตันบูล
‫แต่แล้วถ้าเรานั้นได้มีลักษณะเฉพาะของสายพันธุ์
‫เราสามารถพูดได้ว่า true is here.
‫แล้วมันเกี่ยวกับอะไร?
‫12 นิ้ว
‫ดังนั้นถ้าเราผ่านที่นี่ นับพวกเขาขึ้น
‫หากคุณรวมเข้าด้วยกันได้ คุณจะพบ Boston Bull
‫เราจะไปที่นั่น.
‫จริง.
‫นั่นคือสิ่งที่เรากำลังตามหา
‫มาทำกันทุกป้าย
‫ดังนั้นเปลี่ยนทุกป้ายกำกับให้เป็นอาร์เรย์บูลีน
‫หากคุณกำลังดูสิ่งนี้และนี่เป็นเพียงจริงและเท็จทั้งหมด คุณอาจสงสัยว่าสิ่งนี้จะถูกแปลงเป็นตัวเลขได้อย่างไร
‫แต่เราจะได้เห็นในวินาที
‫มีสิ่งพิเศษที่มีอาร์เรย์จำนวนมากและค่าบูลีน
‫งั้นไปเล่นโบว์ลิ่งกันเถอะ
‫ฉลากเท่ากับฉลาก
‫เราจะทำความเข้าใจรายการอื่นที่นี่
‫ดังนั้นฉลากจึงเท่ากับสายพันธุ์เฉพาะสำหรับฉลากในฉลาก
‫มาดูกันก่อนว่าโค้ดเขียนว่าอะไร แล้วเราจะพูดถึงมันกัน
‫หากมีข้อสงสัยให้เรียกใช้รหัส
‫มหัศจรรย์.
‫และป้ายกำกับการกลั่นแกล้งควรมีความยาว 10,000 หรือ 10,222 ไม่ว่ามันจะเป็นอะไร
‫มหัศจรรย์.
‫นั่นหมายความว่าเราได้เปลี่ยนทุกป้ายกำกับเป็นป้ายกำกับบูลีน
‫ตอนนี้ความเข้าใจรายการเล็ก ๆ น้อย ๆ นี้กำลังทำอะไรอยู่?
‫ทั้งหมดที่ทำอยู่คือเวอร์ชันที่ขยายขนาดของสิ่งที่เราได้รับที่นี่
‫ดังนั้นมันจึงบอกว่าทำตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ นี้ สำหรับทุกป้ายกำกับในป้ายกำกับ
‫และถ้าเราจำได้
‫Len Labels คือ 10,222 เพราะเรามี 10,222 ป้าย
‫ดังนั้นจึงทำให้ทุกป้าย
‫เขาอาจจะคิดอีกครั้งว่า ทำไมเราถึงเปลี่ยนเขาให้เป็นจริงและเท็จ?
‫เราจะแปลงอาร์เรย์บูลีนเหล่านี้เป็นตัวเลขได้อย่างไร
‫โดยเฉพาะอย่างยิ่ง หนึ่งหมายเลขร้อนและรหัส
‫ดังนั้นหากมีข้อสงสัย ให้รันโค้ด มาลองดูโค้ดกัน จากนั้นเราจะพูดถึงมันให้จบ
‫ตัวอย่างเช่นการเปลี่ยนอาร์เรย์บูลีนเป็นจำนวนเต็ม
‫พิมพ์ฉลาก Zero จะได้รับอันแรก
‫นี่คือฉลากดั้งเดิมที่ส่งตรงจาก DataFrame
‫ตรงจากฉลาก CSA พิมพ์ NP ที่ braids ที่ไม่ซ้ำกันเท่ากับศูนย์ฉลาก
‫พิมพ์.
‫ที่จริงแล้วเราควรบอกว่านี่คือดัชนีที่ฉลากเกิดขึ้น
‫แล้วเราจะไปพิมพ์ฉลากกลั่นแกล้งกัน
‫ศูนย์.
‫องค์กรดอท
‫แม็กซ์
‫นี่คือดัชนี
‫ตำแหน่งที่ป้ายกำกับเกิดขึ้นในอาร์เรย์บูลีน
‫แล้วเราจะไปพิมพ์กัน
‫ฉลากกลั่นแกล้ง
‫เป็นประเภท int.
‫ดังนั้นจะมีหนึ่งหรือควรมีหนึ่งที่ฉลากตัวอย่างเกิดขึ้น
‫ว้าว
‫นั่นคือเซลล์ขนาดใหญ่
‫เราจะไปตรวจสอบมัน
‫ดูนั่นสิ
‫ดังนั้นฉลากเดิมคือ บอสตัน บูล และปรากฏว่าดัชนีที่ 19
‫ซึ่งเหมือนกันในดัชนี 0 ป้ายกำกับบูลีนของเรา
‫ดังนั้นมันจึงปรากฏที่ 19 และถ้าเรานับค่านี้เป็นศูนย์หรือ 012345678, เก้า, สิบ, 11, 12, 13, 14,
‫15, 16, 17, 18, 19 เป็นที่ที่หนึ่งเกิดขึ้น
‫ดังนั้นตอนนี้ทุกป้ายกำกับในป้ายกำกับการกลั่นแกล้งจึงอยู่ในรูปแบบประเภทนี้จริงๆ
‫ดังนั้นจึงมีจุดหนึ่งที่ฉลากเกิดขึ้นจริง
‫ดังนั้นถ้าเราทำแบบเดียวกันสำหรับ Let's go และพิมพ์ฉลากไปที่
‫ชาวปักกิ่งเกิดขึ้นที่นี่หรือไม่และเป็นศูนย์สำหรับทุกสิ่งทุกอย่าง
‫มหัศจรรย์.
‫ตอนนี้ เรามีป้ายกำกับในรูปแบบตัวเลข และเส้นทางไฟล์รูปภาพของเราก็สามารถเข้าถึงได้ง่าย เพราะอย่าลืมว่า
‫เรามีชื่อไฟล์แล้ว
‫นี่คือเส้นทางภาพของเรา
‫พวกมันยังไม่ใช่ตัวเลข แต่เราสามารถทำได้ในภายหลังโดยใช้ TensorFlow
‫ตอนนี้เรามีข้อมูลในรูปแบบที่เข้าถึงได้
‫มาสร้างชุดการฝึกและการตรวจสอบกันเถอะ เพราะถ้าเรามาที่ไฟล์ของเรา เราสังเกตเห็นว่าเมื่อเราดาวน์โหลดจาก Kaggle เรามีเพียงชุดฝึกและชุดทดสอบที่จะทำการทดลองของเรา
‫เราต้องการแบ่งข้อมูลออกเป็นการฝึกอบรมและการตรวจสอบ นั่นคือสิ่งที่เราจะทำในวิดีโอหน้า