‫Được rồi.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi đã có tất cả các tên tệp hình ảnh đào tạo của chúng tôi.
‫Hãy nhớ rằng, đây chỉ là tên tệp tại thời điểm này.
‫Vì vậy, tất cả các đường dẫn tệp có lẽ là cách tốt hơn để làm điều đó.
‫Tôi đã gọi tên tệp này.
‫Nó sẽ chỉ để đó ở đó.
‫Vì vậy, đây là các đường dẫn tệp đến hình ảnh đào tạo của chúng tôi, có nghĩa là sau này chúng tôi sẽ có cách để truy cập chúng.
‫Vì vậy, điều quan trọng cần lưu ý ở đây là đây chỉ là các chuỗi.
‫Chúng chưa phải là hình ảnh thực tế.
‫Chúng tôi sẽ làm điều đó trong giây lát.
‫Nhưng những gì chúng tôi đang làm bây giờ là chúng tôi cần chuẩn bị các nhãn của chúng tôi.
‫Vì vậy, đây là những nhãn của chúng tôi.
‫Chúng ta vừa xử lý các ID tệp và biến chúng thành đường dẫn tệp, nhưng bây giờ hãy lấy nhãn của chúng ta.
‫Vì vậy, hãy nhớ rằng, tiền đề của học máy là biến dữ liệu của chúng ta thành số.
‫Cụ thể hơn, khi chúng tôi làm việc với TensorFlow, đó là biến nó thành các thì.
‫Đó là những gì chúng tôi đang hướng tới trong tiểu mục nhỏ này vào lúc này.
‫Được rồi.
‫Một chút văn bản ở đây vì bây giờ chúng ta đã có đường dẫn tệp hình ảnh đào tạo và danh sách.
‫Hãy chuẩn bị nhãn của chúng tôi.
‫Được chứ.
‫Chúng tôi có tất cả các nhãn của chúng tôi trong CSV nhãn.
‫Thực ra chúng ta hãy nhìn vào chúng.
‫Hãy đi nhãn.
‫Hãy chỉ tạo một biến có tên là nhãn.
‫Bím tóc CC.
‫Giữ nó đơn giản.
‫Bạn biết đấy, điều này xảy ra như thế nào?
‫Được chứ.
‫Vì vậy, đó là đối tượng loại ngày.
‫Và hãy nhớ rằng, chúng ta phải bắt đầu chuyển những thứ này thành số để chúng ta có thể biến chúng thành một mảng phức tạp.
‫Vì vậy, nhập numpy như bây giờ tôi tự hỏi liệu tôi có thể làm điều này theo cách khác hay không.
‫Tôi biết một cách khác để làm điều đó.
‫Và điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta đi nhãn?
‫Tuyệt vời.
‫Có bao nhiêu cái trong đó?
‫Nhãn Lynn.
‫10,222, thật tuyệt vời.
‫Cách khác mà tôi sẽ làm là nếu chúng ta.
‫Nhận xét ra điều này tôi đang thực hiện lệnh gạch chéo.
‫Đó là cách bạn có thể bình luận cả dòng.
‫Và sau đó chúng tôi đi đến numpy.
‫Phương pháp đơn giản tốt đẹp và gấu trúc.
‫Điều tương tự.
‫Làm.
‫Điều tương tự như trên.
‫Mẹo nhỏ ở đó.
‫Hãy làm điều tương tự như trước đây.
‫So sánh số lượng nhãn với số lượng tên tệp.
‫Nếu chúng ta quay lại đây sau khi đã tải xuống và giải nén nó vào sổ ghi chép CoLab của
‫mình, những gì chúng ta đang làm ở đây là so sánh số lượng nhãn với số lượng tên tệp kiểm tra dữ liệu bị thiếu.
‫Vì vậy, nếu bạn nhớ lại trong các dự án trước với dữ liệu có cấu trúc, có một số ô trong
‫khung dữ liệu bị thiếu.
‫Nhưng kiểm tra nó với dữ liệu phi cấu trúc, nếu thiếu, dữ liệu khó hơn một chút.
‫Vì vậy, đây là loại giải pháp mà chúng tôi đang thực hiện.
‫Kiểm tra xem số lượng nhãn có khớp với số lượng tên điện thoại hay không và chúng tôi sẽ thực hiện chính xác như trước
‫đây.
‫Vì vậy, nếu Len gắn nhãn cho chiều dài của nhãn, những gì chúng ta vừa làm ở đó bằng với tên tệp Len bởi vì những gì
‫cuối cùng chúng ta sẽ phải làm là ghép các nhãn này với các tên tệp này giống như những gì chúng ta vừa làm
‫ở đây.
‫Vì vậy, Chỉ số 9000 là chó ngao Tây Tạng và tên tệp 9000 của nó là con sư tử tuyệt đối của một con chó.
‫Vì vậy, chúng ta hãy đi đến đây.
‫Tôi sẽ in ra một xác nhận nhỏ cho chính chúng ta.
‫Số lượng nhãn phù hợp, số lượng tên tệp.
‫B. Số lượng nhãn in đẹp khác không khớp.
‫Số lượng tên tệp.
‫Kiểm tra thư mục dữ liệu.
‫Ngón tay bắt chéo.
‫Xinh đẹp.
‫Đó là những gì chúng tôi đang theo đuổi.
‫Số lượng nhãn, kết quả phù hợp, số lượng tên tệp.
‫Được chứ.
‫Bây giờ, cuối cùng, vì tôi là một vị thánh.
‫Chà, không hẳn vậy.
‫Cuối cùng, chúng tôi vẫn còn rất nhiều điều để thực hiện với dự án này.
‫Vì một mô hình học máy không thể lấy chuỗi làm đầu vào, nên đây là nhãn hiện tại, phải không?
‫Đó là một mảng các chuỗi.
‫Những gì chúng ta phải làm là chuyển nó thành số.
‫Làm thế nào chúng ta có thể làm điều này?
‫Để bắt đầu, chúng ta hãy tìm danh sách tất cả các giống chó độc đáo.
‫Vì vậy, có 10,222 ở đây.
‫Nhưng làm thế nào chúng ta sẽ tìm thấy các nhãn duy nhất?
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm điều này.
‫Tìm các giá trị nhãn duy nhất.
‫Vì vậy, tôi muốn bạn suy nghĩ một chút về điều này.
‫Nếu bạn có trọng tài chính, Ray, tôi đã gợi ý cho bạn một chút.
‫Làm thế nào bạn có thể tìm thấy các giá trị duy nhất trong một mảng nhất định bằng cách sử dụng numpy?
‫Bạn có nghĩ rằng bạn thậm chí có thể tra cứu nó không?
‫Có một tìm kiếm tốt trên Google cho điều đó.
‫Vì vậy NP duy nhất là cách chúng ta tìm thấy các phần tử duy nhất của một mảng.
‫Và bây giờ điều này khá tuyệt vời với CoLab, phải không?
‫Nó chỉ hiện ra chuỗi tài liệu này mà tôi không cần làm gì cả.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn tìm các nhãn độc đáo.
‫Hãy cùng tìm những giống chó độc đáo đó.
‫Chúng ta hãy xem xét điều đó.
‫Đáng kinh ngạc.
‫Vì vậy, có một loạt các giống chó khác nhau.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem xét chúng.
‫Brittany Spaniel.
‫Tôi thậm chí chưa bao giờ nghe nói về Chihuahua đó.
‫Gordon Setter Great Dane.
‫Phải, có một con thú đang bị phân tâm bởi những con chó.
‫Và vì vậy đây phải là 120.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, đó là bởi vì chúng tôi có.
‫120 giống chó.
‫Chúng ta đang xếp hàng ở đây, phải không?
‫Chúng tôi đang chuẩn bị dữ liệu của mình.
‫Chúng tôi đang chuẩn bị cho nó đi vào các thì.
‫Chúng tôi chỉ có hai mảng chuỗi.
‫Làm thế nào chúng ta có thể biến chúng thành số?
‫Tại sao chúng ta không biến nó thành một mảng boolean?
‫Hãy để tôi cho bạn một ví dụ hơn là nói về nó.
‫Vì vậy, hãy biến một nhãn đơn lẻ thành một mảng boolean.
‫Vì vậy, in nhãn bằng không.
‫Chúng tôi sẽ chỉ sử dụng nhãn 0 làm ví dụ.
‫Vì vậy, các nhãn bằng không.
‫Bây giờ chúng ta sẽ sử dụng toán tử so sánh để so sánh nhãn đầu tiên với các giống duy nhất.
‫Và những gì điều này sẽ trả về là một mảng các giá trị true và false mà ở mọi nơi trong các giống duy nhất, nhãn số 0
‫không bằng nhau.
‫Nó phải là false, nhưng vị trí duy nhất mà nó có giá trị bằng phải là true.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Chúng ta hãy xem xét những điều này.
‫Vì vậy, nó là một con bò đực Boston.
‫Nhưng sau đó nếu chúng ta có một cái nhìn về các giống độc đáo.
‫Vì vậy, chúng tôi có thể nói sự thật là ở đây.
‫Vì vậy, đó là về cái gì?
‫12 inch.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đi qua đây, hãy đếm chúng.
‫Nếu bạn có thể thêm chúng, bạn sẽ tìm thấy Boston Bull.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫ĐÚNG VẬY.
‫Đó là những gì chúng tôi đang theo đuổi.
‫Hãy làm điều đó cho mỗi nhãn.
‫Vì vậy, hãy biến mọi nhãn thành một mảng Boolean.
‫Nếu bạn đang nhìn vào điều này và đây chỉ là tin tức và sai, có thể bạn đang tự hỏi làm thế nào điều này
‫sẽ được chuyển đổi thành số?
‫Nhưng chúng ta sẽ thấy sau một giây.
‫Có một điều đặc biệt với mảng numpy và giá trị Boolean.
‫Vì vậy, chúng ta hãy đi chơi bowling.
‫Nhãn bằng nhãn.
‫Chúng tôi sẽ tìm hiểu danh sách khác ở đây.
‫Vì vậy, nhãn tương đương với các giống duy nhất cho nhãn trong nhãn.
‫Hãy xem đoạn mã nói gì trước, sau đó chúng ta sẽ nói qua.
‫Nếu nghi ngờ, hãy chạy mã.
‫Tuyệt vời.
‫Và nhãn bắt nạt phải dài 10.000 hoặc 10,222, bất kể nó là gì.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, điều đó có nghĩa là chúng tôi đã biến mọi nhãn đơn lẻ thành nhãn Boolean.
‫Bây giờ hiểu danh sách nhỏ này đang làm gì?
‫Tất cả những gì nó đang làm là một phiên bản mở rộng của những gì chúng tôi có ở đây.
‫Vì vậy, nó nói làm một ví dụ nhỏ này cho mọi nhãn trong các nhãn.
‫Và nếu chúng ta nhớ.
‫Len Labels là 10,222 vì chúng ta có 10,222 nhãn.
‫Vì vậy, nó đã được thực hiện nó cho mỗi nhãn.
‫Anh ấy có thể đang nghĩ lại, Tại sao chúng ta lại biến anh ấy thành sự thật và giả dối?
‫Chà, làm thế nào chúng ta có thể chuyển đổi các mảng boolean này thành số.
‫Cụ thể hơn, một số nóng và được mã hóa.
‫Vì vậy, nếu nghi ngờ, hãy chạy mã, hãy kiểm tra mã, sau đó chúng ta sẽ nói chuyện qua.
‫Vì vậy, ví dụ biến mảng boolean thành số nguyên.
‫Nhãn in Zero sẽ nhận được nhãn đầu tiên.
‫Vì vậy, đây là nhãn gốc trực tiếp từ DataFrame.
‫Ngay từ nhãn CSA in NP trong đó các bện duy nhất bằng không nhãn.
‫In.
‫Vì vậy, thực sự chúng ta có lẽ nên nói đây là chỉ mục nơi nhãn xuất hiện.
‫Và sau đó chúng ta sẽ đi in nhãn bắt nạt.
‫Số không.
‫Chấm tổ chức.
‫Tối đa
‫Vì vậy, đây là chỉ mục.
‫Nơi nhãn xuất hiện trong mảng boolean.
‫Và sau đó chúng tôi sẽ đi in.
‫Nhãn bắt nạt.
‫Như kiểu int.
‫Vì vậy, sẽ có một hoặc nên có một nơi nhãn mẫu xảy ra.
‫Chà.
‫Đó là một phòng giam lớn.
‫Chúng tôi sẽ kiểm tra nó ra.
‫Nhìn kìa.
‫Vì vậy, nhãn ban đầu là Boston Bull, và có vẻ như chỉ số thứ 19.
‫Điều này giống nhau trong nhãn Boolean chỉ số 0 của chúng tôi.
‫Vì vậy, nó xuất hiện ở 19 và nếu chúng ta đếm số này bằng 0 hoặc 012345678, chín, mười, 11, 12, 13, 14,
‫15, 16, 17, 18, 19 là nơi một xuất hiện.
‫Vì vậy, bây giờ mọi nhãn đơn lẻ trong các nhãn bắt nạt thực sự ở dạng định dạng này.
‫Vì vậy, có một nơi nhãn thực sự xuất hiện.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đã làm điều tương tự cho chúng ta hãy đi đến và sau đó in nhãn đến.
‫Có phải Pekinese xảy ra ngay dưới đây và bằng không cho mọi thứ khác.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi đã có nhãn của mình ở định dạng số và đường dẫn tệp hình ảnh của chúng tôi có thể dễ dàng truy cập vì hãy nhớ
‫rằng, chúng tôi đã có tên tệp.
‫Đây là những đường dẫn hình ảnh của chúng tôi.
‫Chúng chưa phải là số, nhưng chúng ta có thể làm điều đó sau này bằng cách sử dụng TensorFlow.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi đã có dữ liệu của mình ở định dạng có thể truy cập được.
‫Hãy tạo một số bộ đào tạo và xác thực bởi vì nếu chúng ta truy cập vào tệp của mình, chúng tôi nhận thấy khi chúng tôi tải xuống từ Kaggle, chúng tôi chỉ có một
‫bộ đào tạo và bộ kiểm tra để thực hiện các thí nghiệm của chúng tôi.
‫Chúng tôi muốn chia dữ liệu của mình thành quá trình đào tạo và xác thực, vì vậy đó là những gì chúng tôi sẽ làm trong đó trong
‫video tiếp theo.