‫Baiklah.
‫Jadi sekarang kita memiliki pemisahan pelatihan dan pemisahan validasi, nilai X kita adalah bagian akhir dari gambar dan nilai
‫Y kita.
‫Label intimidasi, tidak ada representasi label yang tinggi.
‫Jadi yang harus kita lakukan sekarang adalah karena label kita sudah dalam format numerik, kita harus mengubah gambar
‫kita menjadi angka atau setidaknya membuat fungsi untuk melakukannya untuk kita.
‫Jadi mari kita buat heading kecil untuk itu.
‫Kami akan membuatnya untuk memproses gambar, mengubah gambar menjadi Tensas.
‫Jadi kami secara resmi memulai langkah ini di sini dan sekarang ketika saya mengatakan mengubah gambar menjadi Tensas,
‫ini adalah tema umum yang akan Anda miliki, apa pun jenis data yang sedang Anda kerjakan.
‫Jadi meskipun itu bukan gambar, jika itu seperti file audio atau teks, Anda masih harus mengubahnya menjadi
‫tenses jika Anda bekerja dengan aliran.
‫Dan ingat, tenses adalah representasi numerik, seperti matriks.
‫Baiklah.
‫Jadi apa salah satu cara kita bisa melakukan ini lagi, daripada memproses gambar di notebook?
‫Kami mungkin melakukan pra-proses hanya jika perlu, karena memanipulasi bagian file jauh lebih mudah daripada memanipulasi gambar karena
‫bekerja dengan lebih sedikit data.
‫Jadi karena kita sudah mendapatkan jalur file, saya akan menyimpan tema ini selama sisa proyek ini.
‫Dan saya berkata, apakah kita akan melakukan ini?
‫Kami akan mulai mengembangkan beberapa fungsionalitas untuk langkah-langkah dalam proyek.
‫Dan yang saya maksud dengan itu adalah membuat fungsi daripada hanya menulis satu baris kode dan kemudian menjalankan sel, sel
‫tidak akan berjalan karena tidak ada apa-apa di sana.
‫Pada awalnya ketika saya pertama kali memulai, itulah yang akan saya lakukan.
‫Saya hanya akan menjalankan baris kode yang tak terhitung jumlahnya di sel yang tak terhitung jumlahnya dan kemudian terus menjalankannya.
‫Dan akhirnya, bahkan jika saya berada jauh di bawah di bagian lain dari buku catatan, saya harus menulis ulang kode
‫yang sama yang telah saya tulis di suatu tempat di atas sini.
‫Jadi itulah mengapa kita akan mulai membuat fungsi sehingga kita bisa menulis kode sekali.
‫Mungkin perlu sedikit waktu untuk memulai, tetapi kita dapat mengurangi fungsi-fungsi itu nanti.
‫Dan itulah yang saya ingin Anda berhenti pikirkan dalam alur kerja Anda.
‫Jika Anda berpikir, hei, saya akan memproses data sebelumnya di sini, mungkin saya membutuhkan fungsi
‫itu, fungsi itu nanti.
‫Jadi saya akan mengubahnya menjadi fungsi daripada hanya satu sel.
‫Jadi mari kita lakukan itu.
‫Untuk pra-proses.
‫Gambar kita menjadi tenses, kita akan menulis sebuah fungsi yang melakukan beberapa hal.
‫Sekarang, fungsi preprocessing ini akan khusus untuk gambar, tetapi konsepnya tetap sama.
‫Data apa pun yang sedang Anda kerjakan, Anda mungkin harus mengubahnya menjadi beberapa bentuk Tenzer.
‫Jadi kami ingin mengambil bagian file gambar sebagai input.
‫Itulah yang kami dapatkan sejauh ini.
‫Kami punya bagian file gambar.
‫Kami ingin menggunakan Tensor Flow untuk membaca file dan menyimpannya ke variabel.
‫Kita mungkin akan menyebut variabel image nice and simple three, kita ingin mengubah gambar kita menjadi variabel image, yang akan menjadi
‫JPEG karena itu adalah jenis file image image yang sedang kita hadapi menjadi
‫tenses untuk apa yang harus kita lakukan lanjut?
‫Kita perlu mengubah ukuran gambar.
‫Jadi karena semua gambar kami memiliki ukuran yang berbeda, itu adalah praktik standar untuk biasanya mengubah ukuran
‫semua gambar Anda, klasifikasi gambar atau semacam perencanaan pipa dengan gambar ke dalam ukuran standar.
‫Jadi kita akan mengubah ukuran gambar.
‫Untuk menjadi bentuk dua dua puluh empat sekarang saya ingin Anda harus memikirkannya tanpa memiliki pengalaman langsung dengan
‫membentuk kembali sebuah gambar, mengapa mungkin penting untuk memilikinya.
‫Sekarang, ukuran ini bisa berubah-ubah, tetapi mengapa mungkin penting untuk memiliki gambar dengan ukuran
‫yang sama saat Anda bekerja dengannya, akhirnya mengembalikan gambar yang dimodifikasi?
‫Sekarang.
‫Kami memiliki lima langkah di sana untuk fungsi tersebut, Anda mungkin berpikir, bagaimana saya bisa melakukannya?
‫Nah, saya ingin Anda melihat resolusi yang begitu menegangkan.
‫Pemuatan data.
‫Ini dia, ini semua sebagai tambahan, bahwa Anda dapat mulai membaca tentang cara memuat data ke dalam puluhan.
‫Jadi ini adalah bagian yang sangat bagus untuk dilihat, jadi cenderung mengikuti data Tuhan.
‫Saya akan meninggalkannya di bagian sumber daya sebagai lampiran jika Anda ingin memeriksanya.
‫Saya hanya menghabiskan 10 menit membaca di sini.
‫Mungkin Anda bisa menghabiskan 10 menit selama beberapa hari ke depan, bahkan jika
‫Anda tidak memahaminya, baru mulai memahami beberapa konsep.
‫Dan sekarang, untuk tutorial, seharusnya ada satu lagi di sini.
‫Saya pikir data praproses Loden, jadi ini adalah satu lagi yang berharga.
‫Kami datang ke sini.
‫Jadi inilah yang akan kita lakukan, memuat gambar.
‫Masalah saya adalah mencoba memuat gambar dan saya ingin tahu bagaimana mengubahnya menjadi tenses.
‫Jadi saya pergi ke tutorial dan melihat memuat data dan saya akan mencari cara memuat gambar.
‫Dan kemudian Anda bisa membaca di sini.
‫Jadi saya akan memastikan bahwa saya menautkan kedua sumber ini dan setelah Anda menyelesaikan video ini, saya ingin Anda
‫membacanya masing-masing selama sekitar 10 menit.
‫Jadi mari kita kembali, mari kita membangun fungsi ini di sini, tapi sebelum kita melakukannya, saya
‫hanya ingin memberikan demonstrasi seperti apa sebenarnya sebuah gambar jika kita membacanya dan seperti apa 10 itu.
‫Jadi mari kita ubah gambar menjadi wasit.
‫Di sini, sebelum kita
‫melakukannya, mari kita lihat seperti apa mengimpor gambar.
‫Jadi berubah menjadi wasit, kan?
‫Ingat bagaimana saya mengatakan tenses sangat mirip dengan wasit atau matriks multidimensi?
‫Itulah yang akan kita lihat sekarang.
‫Jadi kami hanya mengimpor fungsi matplotlib.
‫Imray, yang merupakan singkatan dari Image Ra'ed, kita akan menyimpan gambar ke Intrade.
‫Mari kita dapatkan nama file 40 untuk diingat.
‫Nama file hanyalah daftar jalur file ke gambar pelatihan kami.
‫Yang ada di atas sini.
‫Penglihatan anjing.
‫Gambar pelatihan.
‫Dan kemudian kami ingin memeriksa Image Dutkiewicz.
‫OK, jadi ini adalah gambar kami di sini.
‫Ini tinggi, berat, sebenarnya, saya selalu bingung, tapi itu sebabnya kami membentuknya menjadi
‫seperti gambar persegi sehingga tinggi tidak terlalu penting.
‫Saya percaya itu tinggi, berat, saluran warna.
‫Dan yang saya maksud dengan Color Channel adalah piksel merah, hijau dan biru.
‫Jadi jika kita pergi ke sini, apa itu saluran warna?
‫Saluran, sampel warna.
‫Jadi inilah gambar yang terdiri dari warna merah, hijau dan biru.
‫Saya akan membiarkan Anda menyelam sedikit lebih ke dalam itu sendiri.
‫Tapi Anda hanya harus percaya bahwa setiap piksel dalam gambar di sini adalah beberapa
‫kombinasi nilai merah, hijau dan biru, dan mereka berkisar dari nol sampai dua lima puluh lima.
‫Jadi jika kita melihat gambar kita, yang merupakan wasit, seharusnya begitu.
‫Di sana kita pergi.
‫Nilai antara nol dan dua lima puluh lima.
‫Jadi jika kita pergi gambar, Max, mungkin ini akan memberitahu kita.
‫Dua lima puluh lima dan gambar laki-laki.
‫Nol.
‫Di sana kita pergi.
‫Jadi nilai piksel merah, hijau dan biru antara nol dan dua, lima lima.
‫Itulah gambaran kami secara harfiah.
‫Adalah.
‫Sekarang ada di wasit saat ini.
‫Ingat bagaimana saya mengatakan tenses sangat mirip dengan hak wasit, jadi mari kita ubah ini menjadi tense dan kita
‫bisa melakukannya.
‫Anda dapat mengubah hampir semua hal menjadi Tenzer dengan menggunakan T. F. Konstan.
‫Sekarang, jika Anda membaca doctoring menciptakan Tensas konstan dari tense ke objek suka.
‫Cantik.
‫Anda dapat membaca sedikit lebih banyak tentang itu, tetapi ingat moto kami, jika ragu, jalankan kodenya.
‫Jadi itulah yang akan kita praktekkan.
‫Mari kita lihat apa fungsinya.
‫Kami punya nilai yang sama persis, sebenarnya.
‫Mari kita tunjukkan ini.
‫Kami ingin gambar dan mungkin hanya sampai dua.
‫Sama dengan Konstanta Tayyeb, jadi satu-satunya perbedaan di sini adalah bahwa sekarang kita harus mengintensifkan bentuknya menjadi tiga lima puluh
‫tiga dan sekarang menjadi tiga lima puluh tiga.
‫Kami telah mengindeksnya untuk hanya menampilkan dua.
‫Tetapi jika Anda melihat ini adalah array nubby dan ini adalah Tenzer.
‫Satu-satunya perbedaan di sini adalah bahwa Tensas ini intensif, rendah, dan sekarang dapat berjalan di GPU, sehingga komputasi
‫jauh lebih cepat.
‫Jadi kami akan dapat menemukan pola dalam angka-angka ini jauh lebih cepat daripada apa yang CPU kami, yang ada di mesin saya saat
‫ini, MacBook Pro saya, akan dapat menemukan pola di dalamnya.
‫Ayo ke sini, ubah gambar menjadi tegang.
‫Jadi sekarang kita telah melihat sedikit dasar di balik komposisi gambar.
‫Apa jenis datanya?
‫Nilai piksel, merah, hijau pada biru antara nol dua lima lima.
‫Kami telah melihat seperti apa gambar di wasit dan kami telah melihat seperti apa gambar di Tensas.
‫Mari kita akhirnya ke fungsi kita, yang harus melakukan lima langkah ini.
‫Jadi apa yang bisa kita lakukan untuk menyelamatkan video ini agar tidak terlalu panjang.
‫Saya tahu saya mengatakan kami akan memeriksa untuk menulis sebuah fungsi, tetapi saya pikir itu baik untuk membangun beberapa
‫intuisi sebelum kami benar-benar menulis.
‫Fungsi ini akan membangun fungsi ini di video berikutnya.
‫Jadi sementara itu, coba dan tarik salah satu gambar Anda sendiri di sini, Anda dapat memilih file, nama,
‫nomor, dan kemudian bermain-main dengan nilai yang berbeda dan mencoba mengubahnya menjadi Tenzer.