‫Très bien.
‫Alors maintenant, nous avons notre division d'entraînement et notre division de validation, nos valeurs X sont les parties finales de nos images et de
‫nos valeurs Y.
‫L'intimidation des étiquettes, pas de représentations élevées des étiquettes.
‫Et donc ce que nous devons faire maintenant, c'est que puisque nos étiquettes sont déjà au format numérique, nous devons convertir nos
‫images en nombres ou au moins créer une fonction pour le faire pour nous.
‫Créons donc un petit titre pour cela.
‫Nous allons le faire prétraiter les images, transformer les images en Tensas.
‫Nous commençons donc officiellement cette étape ici et maintenant, quand je dis transformer des images en Tensas, c'est un
‫thème commun que vous aurez, quel que soit le type de données sur lequel vous travaillez.
‫Donc, même si ce ne sont pas des images, si c'est quelque chose comme un fichier audio ou un passage de texte, vous devrez quand même
‫le transformer en temps si vous travaillez avec un flux.
‫Et rappelez-vous, les temps sont une représentation numérique, un peu comme une matrice.
‫Très bien.
‫Alors, comment pourrions-nous refaire cela, plutôt que de prétraiter les images dans le bloc-notes ?
‫Nous pouvons les prétraiter uniquement lorsque nous en avons besoin, car la manipulation de parties de fichier est beaucoup plus facile que de manipuler une
‫image car elle fonctionne avec moins de données.
‫Donc, parce que nous avons déjà les chemins de fichiers, je vais garder ce thème pour le reste de ce projet.
‫Et je dis, allons-nous faire cela?
‫Nous allons commencer à développer certaines fonctionnalités pour les étapes du projet.
‫Et ce que je veux dire par là, c'est créer des fonctions plutôt que d'écrire simplement une ligne de code puis d'exécuter la cellule, la
‫cellule ne s'exécutera pas car il n'y a rien là-bas.
‫Au début, quand j'ai commencé, c'est ce que je faisais.
‫Je voudrais simplement exécuter d'innombrables lignes de code dans d'innombrables cellules, puis continuer à l'exécuter.
‫Et puis finalement, même si j'étais bien en bas dans une autre partie du cahier, je devrais
‫réécrire le même code que j'avais déjà écrit quelque part ici.
‫C'est pourquoi nous allons commencer à créer des fonctions afin de pouvoir écrire du code une seule fois.
‫Cela peut prendre un peu de temps au début, mais nous pouvons réduire ces fonctions plus tard.
‫Et c'est ce à quoi je veux que vous arrêtiez de penser dans vos flux de travail.
‫Si vous pensez, hé, je vais pré-traiter les données ici, peut-être que j'aurai besoin de cette fonction, de
‫cette fonctionnalité plus tard.
‫Je vais donc en faire une fonction plutôt qu'une simple cellule.
‫Alors faisons-le.
‫Pour pré-traiter.
‫Nos images aux temps, nous allons écrire une fonction qui fait quelques choses.
‫Désormais, cette fonction de prétraitement sera spécifique aux images, mais le concept reste le même.
‫Quelles que soient les données avec lesquelles vous travaillez, vous devrez probablement les transformer en une forme de Tenzer.
‫Nous voulons donc prendre une partie de fichier image en entrée.
‫C'est ce que nous avons jusqu'à présent.
‫Nous avons des parties de fichier image.
‫Nous voulons utiliser Tensor Flow pour lire le fichier et l'enregistrer dans une variable.
‫Nous appellerons probablement cette image variable gentille et simple trois, nous voulons transformer notre image en variable d'image, qui sera
‫un JPEG parce que c'est le type de fichier image d'image que nous
‫traitons en temps pour que devons-nous faire suivant?
‫Nous devons redimensionner l'image.
‫Donc, parce que toutes nos images sont de tailles différentes, il est de pratique courante de redimensionner généralement toutes vos
‫images, votre classification d'images ou une sorte de pipeline de planification avec des images dans une taille standardisée.
‫Nous allons donc redimensionner l'image.
‫Pour être une forme de deux vingt-quatre maintenant, je veux que vous ayez à y penser sans même avoir
‫l'expérience pratique du remodelage d'une image, pourquoi est-ce important d'avoir.
‫Maintenant, cette taille peut être arbitraire, mais pourquoi serait-il important d'avoir des images d'une taille
‫similaire lorsque vous travaillez avec elles, pour enfin renvoyer l'image modifiée ?
‫À présent.
‫Nous avons cinq étapes pour la fonction, vous pensez peut-être, eh bien, comment puis-je faire cela ?
‫Eh bien, je veux que vous jetiez un œil à une résolution si tendue.
‫Chargement des données.
‫C'est parti, c'est tout cela en aparté, que vous pouvez commencer à lire sur la façon de charger des données dans les dizaines
‫de.
‫C'est donc une très bonne section à vérifier, elle a donc tendance à suivre les données de Dieu.
‫Je laisserai cela dans la section des ressources en pièce jointe si vous voulez le vérifier.
‫Je viens de passer 10 minutes à lire ici.
‫Peut-être que vous pourriez passer 10 minutes au cours des deux prochains jours, même si vous ne
‫le comprenez pas, à commencer à rassembler certains des concepts.
‫Et maintenant, comme pour les tutoriels, il devrait y en avoir un autre ici.
‫Je pense que Loden a prétraité les données, c'est donc une autre précieuse.
‫Nous venons ici.
‫C'est donc ce que nous allons faire, charger des images.
‫Mon problème est d'essayer de charger des images et je veux savoir comment les transformer en temps.
‫Je vais donc aux tutoriels et regarde les données de chargement et je cherche comment charger des images.
‫Et puis vous pourriez lire ici.
‫Je vais donc m'assurer de relier ces deux ressources et après avoir terminé cette vidéo, je veux que vous les
‫lisiez pendant environ 10 minutes chacune.
‫Alors revenons en arrière, construisons cette fonction ici, mais avant de le faire, je veux juste vous faire
‫une démonstration de ce à quoi ressemble réellement une image si nous la lisons et à quoi ressemble un 10.
‫Alors convertissons une image en arbitre.
‫Ici, avant de le
‫faire, voyons à quoi ressemble l'importation d'une image.
‫Alors convertissez-vous en arbitre, n'est-ce pas ?
‫Rappelez-vous comment j'ai dit que les temps sont très similaires à l'arbitre ou aux matrices multidimensionnelles?
‫C'est ce que nous allons voir maintenant.
‫Nous importons donc juste une fonction matplotlib.
‫Imray, qui signifie Image Ra'ed, nous allons enregistrer l'image dans Intrade.
‫Retenons les noms de fichiers 40 à retenir.
‫Les noms de fichiers ne sont qu'une liste de chemins de fichiers vers nos images d'entraînement.
‫Qui est ici.
‫Vision de chien.
‫Images d'entraînement.
‫Et puis nous voulons vérifier Image Dutkiewicz.
‫OK, c'est donc notre image ici.
‫C'est la taille, le poids, en fait, je suis toujours confus, mais c'est pourquoi nous les remodelons en quelque sorte pour qu'ils
‫soient comme une image carrée afin que la taille n'ait pas vraiment d'importance.
‫Je crois que c'est la taille, le poids, le canal de couleur.
‫Et ce que j'entends par canal de couleur, ce sont les pixels rouges, verts et bleus.
‫Alors si nous allons ici, qu'est-ce qu'un canal de couleur ?
‫Canal, échantillon de couleur.
‫C'est donc de cela qu'une image est composée, des couleurs rouges, vertes et bleues.
‫Je vous laisse vous plonger un peu plus là-dedans.
‫Mais vous allez juste devoir me faire confiance que chaque pixel dans une image ici
‫est une combinaison de valeurs rouges, vertes et bleues, et elles vont de zéro à deux cinquante cinq.
‫Donc si on regarde notre image, qui est un arbitre, ça devrait l'être.
‫On y va.
‫Valeurs comprises entre zéro et deux cinquante cinq.
‫Donc si nous allons en image, Max, peut-être que cela nous le dira.
‫Deux hommes cinquante-cinq et image.
‫Zéro.
‫On y va.
‫Donc des valeurs de pixels rouges, vertes et bleues entre zéro et deux, cinq cinq.
‫C'est littéralement ce que notre image.
‫Est.
‫Maintenant, c'est un arbitre en ce moment.
‫Rappelez-vous comment j'ai dit que les temps sont très similaires aux droits des arbitres, alors transformons cela en temps et nous pouvons
‫le faire.
‫Vous pouvez transformer presque n'importe quoi en Tenzer en utilisant T. F. Constant.
‫Maintenant, si vous lisez, le doctoring crée un Tensas constant à partir d'un objet tendu vers un objet similaire.
‫Beau.
‫Vous pouvez lire un peu plus à ce sujet, mais rappelez-vous notre devise, en cas de doute, exécutez le code.
‫C'est donc ce que nous allons pratiquer.
‫Voyons ce que cela fait.
‫Nous avons exactement les mêmes valeurs, en fait.
‫Démontrons cela.
‫Nous voulons de l'image et peut-être seulement jusqu'à deux.
‫Idem avec Tayyeb Constant, donc la seule différence ici est que maintenant nous devons avoir une forme plus intense à trois cinquante trois
‫et maintenant elle est façonnée à trois cinquante trois.
‫Nous l'avons indexé pour n'en afficher que deux.
‫Mais si vous voyez, c'est un tableau nubby et c'est un Tenzer.
‫La seule différence ici est que ce Tensas est intensif, faible, et maintenant il est capable de fonctionner sur un GPU, donc un
‫calcul beaucoup plus rapide.
‫Nous pourrons donc trouver des modèles dans ces nombres beaucoup plus rapidement que ce que notre processeur, qui se trouve sur ma machine
‫actuelle, mon MacBook Pro, pourra trouver des modèles dans ceux-ci.
‫Allons-y, transformons l'image en un tendu.
‫Alors maintenant, nous avons vu un peu les bases de la composition d'une image.
‫Quel type de données ?
‫Valeurs de pixels, rouge, vert sur bleu entre zéro deux cinq cinq.
‫Nous avons vu à quoi ressemble une image dans un arbitre et nous avons vu à quoi ressemble une image dans un Tensas.
‫Passons enfin à notre fonction, qui doit effectuer ces cinq étapes.
‫Alors, que pourrions-nous faire pour éviter que cette vidéo ne devienne trop longue.
‫Je sais que j'ai dit que nous allions essayer d'écrire une fonction, mais je pense qu'il est bon de développer une
‫certaine intuition avant d'écrire réellement.
‫Cette fonction va construire cette fonction dans la prochaine vidéo.
‫En attendant, essayez de tirer l'une de vos propres images ici, vous pouvez choisir n'importe quel fichier, nom,
‫numéro, puis jouer avec les différentes valeurs et essayer de le transformer en Tenzer.