‫Tudo bem.
‫Portanto, agora temos nossa divisão de treinamento e divisão de validação, nossos valores X são as partes finais de nossas imagens e nossos
‫valores Y.
‫Os rótulos bullying, sem grandes representações dos rótulos.
‫E então o que temos que fazer agora é como nossos rótulos já estão em formato numérico, temos que converter nossas
‫imagens em números ou pelo menos criar uma função para fazer isso para nós.
‫Então, vamos criar um pequeno título para isso.
‫Faremos isso pré-processando imagens, transformando imagens em Tensas.
‫Então, estamos oficialmente dando início a esta etapa aqui e agora, quando digo transformar imagens em Tensas, esse
‫é um tema comum que você terá, não importa em que tipo de dados está trabalhando.
‫Portanto, mesmo que não sejam imagens, seja algo como um arquivo de áudio ou uma passagem de texto, você ainda terá que
‫transformá-lo em tempos se estiver trabalhando com um fluxo.
‫E lembre-se, os tempos são uma representação numérica, como uma espécie de matriz.
‫Tudo bem.
‫Então, qual é uma maneira de fazermos isso de novo, em vez de pré-processar as imagens no notebook?
‫Podemos pré-processá-los apenas quando necessário, porque manipular partes do arquivo é muito mais fácil do que manipular uma imagem
‫porque está trabalhando com menos dados.
‫Então, como já temos os caminhos dos arquivos, vou manter este tema para o resto deste projeto.
‫E eu estou dizendo, vamos fazer isso?
‫Vamos começar a desenvolver algumas funcionalidades para as etapas do projeto.
‫E o que quero dizer com isso é criar funções em vez de apenas escrever uma linha de código e, em seguida, executar a
‫célula, a célula não funcionará porque não há nada lá.
‫No começo, quando comecei, era isso que eu faria.
‫Eu apenas executaria incontáveis linhas de código em incontáveis células e, em seguida, continuaria executando-o.
‫E então, eventualmente, mesmo se eu estivesse lá embaixo em outra parte do notebook, eu teria que reescrever
‫o mesmo código que já havia escrito em algum lugar aqui.
‫É por isso que vamos começar a criar funções para que possamos escrever código uma vez.
‫Pode demorar um pouco para começar, mas podemos reduzir essas funções mais tarde.
‫E é nisso que quero que você pare de pensar em seus fluxos de trabalho.
‫Se você está pensando, ei, vou pré-processar os dados aqui, talvez precise dessa função, dessa
‫funcionalidade mais tarde.
‫Portanto, vou transformá-lo em uma função, em vez de apenas uma célula off-line.
‫Então vamos fazer isso.
‫Para pré-processar.
‫Nossas imagens em tempos, vamos escrever uma função que faz algumas coisas.
‫Agora, essa função de pré-processamento será específica para imagens, mas o conceito permanece o mesmo.
‫Quaisquer que sejam os dados com os quais você está trabalhando, provavelmente você terá que transformá-los em alguma forma de Tenzer.
‫Portanto, queremos uma parte do arquivo de imagem como entrada.
‫Isso é o que temos até agora.
‫Temos partes do arquivo de imagem.
‫Queremos usar o Tensor Flow para ler o arquivo e salvá-lo em uma variável.
‫Provavelmente chamaremos essa imagem variável de bom e simples três, queremos transformar nossa imagem em variável de imagem, que será um JPEG
‫porque esse é o tipo de arquivo de imagem com o qual estamos lidando
‫em tempos para o que devemos fazer Next?
‫Precisamos redimensionar a imagem.
‫Portanto, como todas as nossas imagens são de tamanhos diferentes, geralmente é prática padrão redimensionar todas as suas
‫imagens, classificação de imagens ou algum tipo de pipeline de planejamento com imagens em um tamanho padronizado.
‫Então, vamos redimensionar a imagem.
‫Para ter a forma de dois e vinte e quatro agora, quero que você tenha que pensar sobre isso, mesmo sem ter experiência
‫prática com a remodelagem de uma imagem, por que seria importante ter.
‫Agora, esse tamanho pode ser arbitrário, mas por que seria importante ter imagens de tamanho
‫semelhante ao trabalhar com elas e, finalmente, retornar a imagem modificada?
‫Agora.
‫Temos cinco etapas lá para a função, você pode estar pensando, bem, como posso fazer isso?
‫Bem, eu quero que você dê uma olhada em uma resolução de um fluxo tão tenso.
‫Carregamento de dados.
‫Aqui vamos nós, é tudo isso como um aparte, que você pode começar a ler sobre como carregar dados em dezenas
‫de.
‫Portanto, esta é uma seção muito boa para verificar, por isso tende a seguir os dados de Deus.
‫Vou deixar isso na seção de recursos como um anexo se você quiser dar uma olhada.
‫Acabei de passar 10 minutos lendo aqui.
‫Talvez você possa passar 10 minutos nos próximos dias, mesmo que não
‫entenda, apenas começando a reunir alguns dos conceitos.
‫E agora, quanto aos tutoriais, deve haver outro aqui.
‫Acho que Loden pré-processou dados, então este é outro valioso.
‫Nós viemos aqui.
‫Então é isso que faremos, carregar imagens.
‫Meu problema é tentar carregar imagens e quero saber como transformá-las em tempos.
‫Então, vou para os tutoriais e examino os dados de carregamento e procuro como carregar imagens.
‫E então você pode ler aqui.
‫Então, certificarei de vincular esses dois recursos e, depois de terminar este vídeo, quero que você os leia
‫por cerca de 10 minutos cada.
‫Então, vamos voltar, vamos construir essa função aqui, mas antes de fazermos, eu só quero dar uma
‫demonstração de como uma imagem realmente se parece se nós a lêssemos e como um 10 se parece.
‫Portanto, vamos converter uma imagem em um árbitro.
‫Bem aqui, antes de
‫fazermos, vamos ver como é a importação de uma imagem.
‫Portanto, converta-se em árbitro, certo?
‫Lembra como eu disse que os tempos verbais são muito semelhantes aos árbitros ou matrizes multidimensionais?
‫É isso que vamos ver agora.
‫Portanto, estamos importando apenas uma função matplotlib.
‫Imray, que significa Image Ra'ed, vamos salvar a imagem no Intrade.
‫Vamos obter os nomes de arquivo 40 para lembrar.
‫Nomes de arquivo é apenas uma lista de caminhos de arquivo para nossas imagens de treinamento.
‫Que está aqui em cima.
‫Visão do cão.
‫Imagens de treinamento.
‫E então queremos verificar Image Dutkiewicz.
‫OK, então esta é a nossa imagem aqui.
‫Isso é altura, peso, na verdade, eu sempre fico confuso, mas é por isso que meio que remodelamos eles para
‫ficarem como uma imagem quadrada para que a altura não importe muito.
‫Acredito que seja altura, peso, canal de cor.
‫E o que quero dizer com canal de cor é pixels vermelhos, verdes e azuis.
‫Então, se formos aqui, o que é um canal de cor?
‫Canal, amostra de cor.
‫Então é disso que uma imagem é feita, nas cores vermelho, verde e azul.
‫Vou deixar você mergulhar um pouco mais nisso sozinho.
‫Mas você só vai ter que confiar em mim que cada pixel em uma imagem aqui é
‫uma combinação de valores de vermelho, verde e azul, e eles variam de zero a dois cinquenta e cinco.
‫Portanto, se dermos uma olhada em nossa imagem, que é um árbitro, deveria ser.
‫Aqui vamos nós.
‫Valores entre zero e dois e cinquenta e cinco.
‫Então se formos imagem, Max, talvez isso nos diga.
‫Dois cinquenta e cinco e homens de imagem.
‫Zero.
‫Aqui vamos nós.
‫Então, valores de pixel vermelho, verde e azul entre zero e dois, cinco e cinco.
‫Isso é literalmente o que nossa imagem.
‫É.
‫Agora está em um árbitro bem no momento.
‫Lembre-se de como eu disse que os tempos verbais são muito semelhantes aos direitos do árbitro, então vamos transformar isso em um tempo verbal e
‫podemos fazer isso.
‫Você pode transformar quase qualquer coisa em um Tenzer usando T. F. Constante.
‫Agora, se você ler, o doutoramento cria um Tensas constante de um tempo verbal para um objeto semelhante.
‫Lindo.
‫Você pode ler um pouco mais sobre isso, mas lembre-se do nosso lema, em caso de dúvida, execute o código.
‫Então é isso que vamos praticar.
‫Vamos ver o que isso faz.
‫Temos exatamente os mesmos valores, na verdade.
‫Vamos demonstrar isso.
‫Queremos imagem e talvez apenas até duas.
‫O mesmo com Tayyeb Constant, então a única diferença aqui é que agora temos que intensificar a forma para três e cinquenta e três e
‫agora está formatada para trinta e cinquenta e três.
‫Nós o indexamos para mostrar apenas dois.
‫Mas se você ver, este é um array nubby e este é um Tenzer.
‫A única diferença aqui é que este Tensas é intensivo, baixo e agora pode ser executado em uma GPU, portanto, é um
‫cálculo muito mais rápido.
‫Portanto, poderemos encontrar padrões nesses números muito mais rápido do que nossa CPU, que está na minha máquina atual, meu
‫MacBook Pro, será capaz de encontrar padrões neles.
‫Vamos aqui, transformar a imagem em um tenso.
‫Então, agora vimos um pouco do básico por trás do que uma imagem é composta.
‫Que tipo de dados?
‫Valores de pixel, vermelho, verde em azul entre zero dois cinco cinco.
‫Nós vimos como uma imagem se parece em um árbitro e como uma imagem se parece em um Tensas.
‫Vamos finalmente chegar à nossa função, que tem que fazer essas cinco etapas.
‫Então, o que podemos fazer para evitar que este vídeo fique muito longo.
‫Eu sei que disse que íamos fazer check-out para escrever uma função, mas acho que é bom construir alguma
‫intuição antes de realmente escrever.
‫Esta função irá construir esta função no próximo vídeo.
‫Enquanto isso, tente puxar uma de suas próprias imagens aqui, você pode escolher qualquer arquivo, nome, número e,
‫em seguida, brincar com os diferentes valores e tentar transformá-lo em um Tenzer.