‫Oke.
‫Dus nu hebben we onze trainingssplitsing en validatiesplitsing, onze X-waarden zijn de laatste onderdelen van onze afbeeldingen en
‫onze Y-waarden.
‫De labels pesten, geen hoge representaties van de labels.
‫En dus wat we nu moeten doen, is omdat onze labels al in een numeriek formaat zijn, we onze afbeeldingen moeten converteren naar
‫getallen of op zijn minst een functie moeten creëren om dit voor ons te doen.
‫Dus laten we daar een kleine rubriek voor maken.
‫We gaan ervoor zorgen dat afbeeldingen worden voorbewerkt en afbeeldingen in Tensas worden omgezet.
‫Dus we beginnen hier officieel met deze stap, en nu, als ik zeg dat je afbeeldingen in Tensas moet veranderen,
‫is dit een veelvoorkomend thema dat je zult hebben, ongeacht het soort gegevens waaraan je werkt.
‫Dus zelfs als het geen afbeeldingen zijn, als het iets als een audiobestand of een tekstpassage is, zul je het nog steeds in
‫tijden moeten veranderen als je met een stroom werkt.
‫En onthoud, tijden zijn een numerieke weergave, een soort matrix.
‫Oke.
‫Dus wat is een manier waarop we dit opnieuw kunnen doen, in plaats van afbeeldingen voor te verwerken in de notebook?
‫We kunnen ze alleen voorbewerken als dat nodig is, omdat het manipuleren van bestandsdelen een stuk eenvoudiger is dan het manipuleren van een
‫afbeelding, omdat het met minder gegevens werkt.
‫Dus omdat we de bestandspaden al hebben, zal ik dit thema voor de rest van dit project behouden.
‫En ik zeg, gaan we dit doen?
‫We gaan een aantal functionaliteiten ontwikkelen voor stappen in het project.
‫En wat ik daarmee bedoel is het creëren van functies in plaats van slechts één regel code te schrijven en dan de cel te laten
‫lopen, de cel zal niet werken omdat er niets is.
‫In het begin, toen ik net begon, was dat wat ik zou doen.
‫Ik zou gewoon ontelbare regels code in talloze cellen uitvoeren en het dan blijven uitvoeren.
‫En uiteindelijk, zelfs als ik helemaal beneden was in een ander deel van het notitieboekje, zou ik
‫dezelfde code moeten herschrijven die ik hier al ergens had geschreven.
‫Daarom gaan we functies maken zodat we één keer code kunnen schrijven.
‫Het kan in het begin wat tijd kosten, maar we kunnen die functies later verminderen.
‫En dat is waar ik wil dat je niet meer aan denkt in je workflows.
‫Als je denkt, hey, ik ga de gegevens hier vooraf verwerken, misschien heb ik die functie,
‫die functionaliteit later nodig.
‫Dus ik zal er een functie van maken in plaats van slechts een eenmalige cel.
‫Dus laten we dat doen.
‫Voorbewerken.
‫Onze afbeeldingen in tijden, we gaan een functie schrijven die een paar dingen doet.
‫Nu is deze voorbewerkingsfunctie specifiek voor afbeeldingen, maar het concept blijft hetzelfde.
‫Met welke gegevens u ook werkt, u zult er waarschijnlijk een of andere vorm van Tenzer van moeten maken.
‫We willen dus een afbeeldingsbestandsdeel als invoer nemen.
‫Dat is wat we tot nu toe hebben.
‫We hebben afbeeldingsbestandsdelen.
‫We willen Tensor Flow gebruiken om het bestand te lezen en op te slaan in een variabele.
‫We zullen die variabele afbeelding waarschijnlijk mooi en eenvoudig drie noemen, we willen onze afbeelding veranderen in de afbeeldingsvariabele, wat een JPEG
‫zal zijn, want dat is het type afbeeldingsbestand waarmee we te maken hebben in
‫tijden voor wat we zullen doen De volgende?
‫We moeten de afbeelding verkleinen.
‫Dus omdat al onze afbeeldingen verschillende formaten hebben, is het standaard om al uw afbeeldingen,
‫afbeeldingsclassificatie of een soort planningspijplijn met afbeeldingen in een gestandaardiseerd formaat te wijzigen.
‫Dus we zullen de afbeelding verkleinen.
‫Om nu een vorm van tweeentwintig te zijn, wil ik dat je erover nadenkt zonder zelfs maar ervaring te hebben met het opnieuw vormgeven
‫van een afbeelding, waarom zou het belangrijk zijn om dat te hebben.
‫Deze grootte kan willekeurig zijn, maar waarom zou het belangrijk kunnen zijn om afbeeldingen van een vergelijkbare grootte
‫te hebben wanneer u ermee werkt, en uiteindelijk de gewijzigde afbeelding terug te geven?
‫Nutsvoorzieningen.
‫We hebben daar vijf stappen voor de functie, denk je misschien, nou, hoe kan ik dat doen?
‫Nou, ik wil dat je kijkt naar een resolutie die zo gespannen is.
‫Gegevens laden.
‫Hier gaan we, het is dit allemaal terzijde, dat je kunt beginnen te lezen hoe je gegevens in de tientallen kunt
‫laden.
‫Dit is dus echt een goede sectie om te bekijken, dus het heeft de neiging om God-gegevens te volgen.
‫Ik zal dat in de sectie bronnen achterlaten als een bijlage als je het wilt bekijken.
‫Ik besteed hier maar 10 minuten aan het lezen.
‫Misschien kun je de komende dagen 10 minuten besteden, zelfs als je het niet
‫begrijpt, om een paar concepten samen te brengen.
‫En nu, wat betreft tutorials, er zou hier nog een moeten zijn.
‫Ik denk dat Loden data voorbewerkt heeft, dus dit is weer een waardevolle.
‫Wij komen hier.
‫Dus dit is wat we gaan doen, afbeeldingen laden.
‫Mijn probleem is het laden van afbeeldingen en ik wil weten hoe ik ze in tijden kan veranderen.
‫Dus ik ga naar tutorials en kijk naar laadgegevens en ik zou opzoeken hoe ik afbeeldingen moet laden.
‫En dan zou je hier verder kunnen lezen.
‫Dus ik zal ervoor zorgen dat ik deze twee bronnen aan elkaar koppel en nadat je deze video hebt voltooid, wil ik
‫dat je ze elk ongeveer 10 minuten doorleest.
‫Dus laten we teruggaan, laten we deze functie hier bouwen, maar voordat we dat doen, wil ik je
‫een demonstratie geven van hoe een afbeelding er in werkelijkheid uitziet als we hem zouden inlezen en hoe een 10 eruitziet.
‫Dus laten we een afbeelding omzetten in een scheidsrechter.
‫Hier, voordat we dat doen,
‫laten we eens kijken hoe het importeren van een afbeelding eruit ziet.
‫Dus verander in een scheidsrechter, toch?
‫Weet je nog dat ik zei dat tijden erg lijken op multidimensionale scheidsrechters of matrices?
‫Dat is wat we nu gaan zien.
‫Dus we importeren alleen een matplotlib-functie.
‫Imray, wat staat voor Image Ra'ed, we gaan de afbeelding opslaan in Intrade.
‫Laten we bestandsnamen 40 onthouden.
‫Bestandsnamen is slechts een lijst met bestandspaden naar onze trainingsafbeeldingen.
‫Die hier boven is.
‫Honden visie.
‫Trainingsbeelden.
‫En dan willen we Image Dutkiewicz controleren.
‫OK, dus dit is ons beeld hier.
‫Dit is lengte, gewicht, eigenlijk raak ik altijd in de war, maar daarom hervormen we ze een soort
‫van vierkante afbeelding, zodat de hoogte er niet echt toe doet.
‫Ik geloof dat het lengte, gewicht, kleurkanaal is.
‫En wat ik bedoel met Color Channel zijn rode, groene en blauwe pixels.
‫Dus als we hierheen gaan, wat is dan een kleurkanaal?
‫Kanaal, kleurmonster.
‫Dus dit is waar een afbeelding uit bestaat, rode, groene en blauwe kleuren.
‫Ik zal je daar zelf wat meer in laten duiken.
‫Maar je moet me gewoon vertrouwen dat elke pixel in een afbeelding hier een
‫combinatie is van rode, groene en blauwe waarden, en ze variëren van nul tot twee vijfenvijftig.
‫Dus als we kijken naar ons imago, dat een scheidsrechter is, zou dat ook zo moeten zijn.
‫Daar gaan we.
‫Waarden tussen nul en twee vijfenvijftig.
‫Dus als we gaan image, Max, misschien zal dit ons vertellen.
‫Twee vijfenvijftig en beeld mannen.
‫Nul.
‫Daar gaan we.
‫Dus rode, groene en blauwe pixelwaarden tussen nul en twee, vijf vijf.
‫Dat is letterlijk ons imago.
‫Is.
‫Nu is het op dit moment bij een scheidsrechter.
‫Onthoud dat ik zei dat tijden erg lijken op scheidsrechterrechten, dus laten we dit in een tijd veranderen en dat kunnen
‫we doen.
‫Je kunt bijna alles in een Tenzer veranderen door T te gebruiken. F. Constante.
‫Als je nu leest, ontstaat er een constante Tensas van een gespannen naar een soortgelijk object.
‫Mooi.
‫Je kunt daar iets meer over lezen, maar onthoud ons motto, voer bij twijfel de code uit.
‫Dus dat gaan we oefenen.
‫Laten we eens kijken wat dit doet.
‫We hebben eigenlijk exact dezelfde waarden.
‫Laten we dit demonstreren.
‫We willen imago en misschien maar maximaal twee.
‫Hetzelfde met Tayyeb Constant, dus het enige verschil hier is dat we nu een intensere vorm moeten hebben tot drievijftig
‫en nu is het gevormd tot drievijftig drieënvijftig.
‫We hebben het geïndexeerd om er slechts twee te tonen.
‫Maar als je ziet dat dit een array nubby is en dit is een Tenzer.
‫Het enige verschil hier is dat deze Tensas intensief, laag is en nu op een GPU kan draaien, dus een
‫stuk snellere rekenkracht.
‫We zullen dus veel sneller patronen in deze getallen kunnen vinden dan onze CPU, die op mijn huidige
‫machine, mijn MacBook Pro, patronen hierin kan vinden.
‫Laten we hierheen gaan, het beeld veranderen in een spanning.
‫Dus nu hebben we een beetje de basis gezien van waaruit een afbeelding is samengesteld.
‫Wat voor gegevens?
‫Pixelwaarden, rood, groen op blauw tussen nul twee vijf vijf.
‫We hebben gezien hoe een afbeelding eruitziet in een scheidsrechter en we hebben gezien hoe een afbeelding eruitziet in een Tensas.
‫Laten we eindelijk naar onze functie gaan, die deze vijf stappen moet uitvoeren.
‫Dus wat we kunnen doen om te voorkomen dat deze video te lang wordt.
‫Ik weet dat ik zei dat we gingen uitchecken om een functie te schrijven, maar ik denk dat het goed is om wat intuïtie op te
‫bouwen voordat we daadwerkelijk gaan schrijven.
‫Deze functie zal deze functie in de volgende video bouwen.
‫Dus probeer in de tussentijd een van je eigen afbeeldingen hier te maken, je kunt elk bestand, naam, nummer kiezen
‫en dan gewoon spelen met de verschillende waarden en proberen er een Tenzer van te maken.