‫Va bene.
‫Quindi ora abbiamo la nostra divisione di addestramento e la divisione di convalida, i nostri valori X sono le parti finali delle nostre immagini e i
‫nostri valori Y.
‫Le etichette bullismo, nessuna alta rappresentazione delle etichette.
‫E quindi quello che dobbiamo fare ora è che poiché le nostre etichette sono già in un formato numerico, dobbiamo convertire
‫le nostre immagini in numeri o almeno creare una funzione per farlo per noi.
‫Quindi creiamo una piccola intestazione per questo.
‫Lo faremo preelaborando le immagini, trasformando le immagini in Tensas.
‫Quindi stiamo iniziando ufficialmente con questo passaggio qui e ora quando dico di trasformare le immagini in Tensas,
‫questo è un tema comune che avrai, indipendentemente dal tipo di dati su cui stai lavorando.
‫Quindi, anche se non sono immagini, se è qualcosa come un file audio o è un passaggio di testo, dovrai comunque trasformarlo
‫in tempi se stai lavorando con un flusso.
‫E ricorda, i tempi sono una rappresentazione numerica, una specie di matrice.
‫Va bene.
‫Quindi qual è un modo per farlo di nuovo, piuttosto che pre-elaborare le immagini nel taccuino?
‫Potremmo pre-elaborarli solo quando necessario, perché manipolare parti di file è molto più semplice che manipolare un'immagine
‫perché funziona con meno dati.
‫Quindi, poiché abbiamo già i percorsi dei file, manterrò questo tema per il resto di questo progetto.
‫E sto dicendo, lo faremo?
‫Inizieremo a sviluppare alcune funzionalità per i passaggi del progetto.
‫E quello che intendo con questo è creare funzioni piuttosto che scrivere solo una riga di codice e quindi eseguire la cella, la
‫cella non verrà eseguita perché non c'è niente lì.
‫All'inizio, quando ho iniziato, era quello che facevo.
‫Eseguirei semplicemente innumerevoli righe di codice in innumerevoli celle e poi continuerei a eseguirlo.
‫E poi alla fine, anche se fossi molto più in basso in un'altra parte del taccuino, avrei dovuto
‫riscrivere lo stesso codice che avevo già scritto da qualche parte quassù.
‫Ecco perché inizieremo a creare funzioni in modo da poter scrivere codice una volta.
‫Potrebbe volerci un po' di tempo per cominciare, ma possiamo ridurre queste funzioni in seguito.
‫Ed è a questo che voglio che tu smetta di pensare nei tuoi flussi di lavoro.
‫Se stai pensando, ehi, preleverò i dati qui, forse potrei aver bisogno di quella funzione,
‫quella funzionalità in seguito.
‫Quindi lo trasformerò in una funzione piuttosto che in una cella una tantum.
‫Quindi facciamolo.
‫Per pre-elaborare.
‫Le nostre immagini in tempi, scriveremo una funzione che fa alcune cose.
‫Ora, questa funzione di pre-elaborazione sarà specifica per le immagini, ma il concetto rimane lo stesso.
‫Qualunque siano i dati con cui stai lavorando, probabilmente dovrai trasformarli in una qualche forma di Tenzer.
‫Quindi vogliamo prendere una parte del file immagine come input.
‫Questo è quello che abbiamo finora.
‫Abbiamo parti di file immagine.
‫Vogliamo usare Tensor Flow per leggere il file e salvarlo in una variabile.
‫Probabilmente chiameremo quell'immagine variabile bella e semplice tre, vogliamo trasformare la nostra immagine in modo che la variabile immagine, che sarà un
‫JPEG perché questo è il tipo di file immagine immagine con cui abbiamo a che
‫fare in tempi per cosa dobbiamo fare prossimo?
‫Dobbiamo ridimensionare l'immagine.
‫Quindi, poiché tutte le nostre immagini sono di dimensioni diverse, è prassi standard ridimensionare tutte le immagini, la
‫classificazione delle immagini o una sorta di pipeline di pianificazione con immagini in una dimensione standard.
‫Quindi ridimensioneremo l'immagine.
‫Per essere una forma di due ventiquattro ora voglio che tu ci pensi senza nemmeno avere esperienza diretta con
‫il rimodellamento di un'immagine, perché potrebbe essere importante averlo.
‫Ora, questa dimensione può essere arbitraria, ma perché potrebbe essere importante avere immagini
‫di dimensioni simili quando ci lavori, e infine restituire l'immagine modificata?
‫Ora.
‫Abbiamo cinque passaggi per la funzione, potresti pensare, beh, come posso farlo?
‫Bene, voglio che tu dia un'occhiata a una risoluzione così tesa.
‫Caricamento dati.
‫Ci siamo, è tutto questo per inciso, che puoi iniziare a leggere su come caricare i dati in decine
‫di.
‫Quindi questa è davvero una buona sezione da controllare, quindi tende a seguire i dati di Dio.
‫Lo lascerò nella sezione risorse come allegato se vuoi verificarlo.
‫Passo solo 10 minuti a leggere qui.
‫Forse potresti dedicare 10 minuti nei prossimi due giorni, anche se non lo capisci,
‫solo per iniziare a mettere insieme alcuni concetti.
‫E ora, per quanto riguarda i tutorial, dovrebbe essercene un altro qui.
‫Penso che Loden abbia pre-elaborato i dati, quindi questo è un altro prezioso.
‫Veniamo qui.
‫Quindi questo è quello che faremo, caricare le immagini.
‫Il mio problema è cercare di caricare le immagini e voglio sapere come trasformarle in tempi.
‫Quindi vado ai tutorial e guardo i dati di caricamento e cercherei come caricare le immagini.
‫E poi potresti leggere qui.
‫Quindi mi assicurerò di collegare queste due risorse e dopo che avrai finito questo video, voglio che tu le
‫legga per circa 10 minuti ciascuna.
‫Quindi torniamo indietro, costruiamo questa funzione qui, ma prima di farlo, voglio solo darti
‫una dimostrazione di come appare effettivamente un'immagine se dovessimo leggerla e come appare un 10.
‫Quindi convertiamo un'immagine in un arbitro.
‫Proprio qui, prima di
‫farlo, vediamo come si presenta l'importazione di un'immagine.
‫Quindi convertirsi in un arbitro, giusto?
‫Ricordi come ho detto che i tempi sono molto simili agli arbitri o alle matrici multidimensionali?
‫Questo è quello che vedremo ora.
‫Quindi stiamo importando solo una funzione matplotlib.
‫Imray, che sta per Image Ra'ed, salveremo l'immagine su Intrade.
‫Prendiamo i nomi dei file 40 da ricordare.
‫Filenames è solo un elenco di percorsi di file per le nostre immagini di formazione.
‫Che è quassù.
‫Visione del cane.
‫Immagini di formazione.
‫E poi vogliamo controllare Image Dutkiewicz.
‫OK, quindi questa è la nostra immagine qui.
‫Questa è l'altezza, il peso, in realtà, mi confondo sempre, ma è per questo che li rimodelliamo in modo che
‫siano come un'immagine quadrata in modo che l'altezza non abbia molta importanza.
‫Credo che sia l'altezza, il peso, il canale del colore.
‫E quello che intendo per Color Channel sono i pixel rossi, verdi e blu.
‫Quindi, se andiamo qui, cos'è un canale colore?
‫Canale, campione di colore.
‫Quindi questo è ciò di cui è composta un'immagine, i colori rosso, verde e blu.
‫Ti lascerò tuffarti un po' di più in questo.
‫Ma devi solo fidarti di me che ogni pixel in un'immagine qui è una
‫combinazione di valori di rosso, verde e blu, e vanno da zero a due e cinquantacinque.
‫Quindi, se diamo un'occhiata alla nostra immagine, che è un arbitro, dovrebbe esserlo.
‫Ci siamo.
‫Valori compresi tra zero e due cinquantacinque.
‫Quindi, se andiamo all'immagine, Max, forse questo ce lo dirà.
‫Due cinquantacinque uomini immagine.
‫Zero.
‫Ci siamo.
‫Quindi valori dei pixel rossi, verdi e blu compresi tra zero e due, cinque cinque.
‫Questo è letteralmente ciò che la nostra immagine.
‫È.
‫Ora è in un arbitro proprio in questo momento.
‫Ricorda come ho detto che i tempi sono molto simili ai diritti degli arbitri, quindi trasformiamo questo in un tempo e
‫possiamo farlo.
‫Puoi trasformare qualsiasi cosa in un Tenzer usando T. F. Costante.
‫Ora, se leggi il dottore, crea una Tensa costante da un tempo teso a un oggetto simile.
‫Bellissimo.
‫Puoi leggere un po 'di più in questo, ma ricorda il nostro motto, in caso di dubbio, esegui il codice.
‫Quindi questo è ciò che ci accingiamo a praticare.
‫Vediamo cosa fa.
‫Abbiamo esattamente gli stessi valori, in realtà.
‫Dimostriamolo.
‫Vogliamo l'immagine e forse solo fino a due.
‫Lo stesso con Tayyeb Constant, quindi l'unica differenza qui è che ora abbiamo una forma più intensa per tre e cinquantatre
‫e ora è forma per tre e cinquantatre.
‫L'abbiamo indicizzato per mostrarne solo due.
‫Ma se vedete questo è un array storto e questo è un Tenzer.
‫L'unica differenza qui è che questo Tensas è intenso, basso e ora è in grado di funzionare su una GPU, quindi un
‫calcolo molto più veloce.
‫Quindi saremo in grado di trovare modelli in questi numeri molto più velocemente di quanto la nostra CPU, che è sulla mia macchina attuale, il
‫mio MacBook Pro, sarà in grado di trovare modelli in questi.
‫Andiamo qui, trasformiamo l'immagine in una tensione.
‫Quindi ora abbiamo visto un po' le basi dietro ciò di cui è composta un'immagine.
‫Che tipo di dati?
‫Valori dei pixel, rosso, verde su blu tra zero due cinque cinque.
‫Abbiamo visto come appare un'immagine in un arbitro e come appare un'immagine in un Tensas.
‫Arriviamo finalmente alla nostra funzione, che deve eseguire questi cinque passaggi.
‫Quindi cosa potremmo fare per evitare che questo video diventi troppo lungo.
‫So di aver detto che avremmo provato a scrivere una funzione, ma penso che sia bene costruire un po' di
‫intuizione prima di scrivere effettivamente.
‫Questa funzione creerà questa funzione nel prossimo video.
‫Quindi, nel frattempo, prova a estrarre una delle tue immagini qui, puoi scegliere qualsiasi file, nome, numero,
‫quindi giocare con i diversi valori e provare a trasformarlo in un Tenzer.