‫Está bien.
‫Así que ahora tenemos nuestra división de entrenamiento y división de validación, nuestros valores X son las partes finales de nuestras imágenes y nuestros
‫valores Y.
‫Las etiquetas intimidan, no hay altas representaciones de las etiquetas.
‫Entonces, lo que tenemos que hacer ahora es que, dado que nuestras etiquetas ya están en formato numérico, tenemos que convertir nuestras
‫imágenes en números o al menos crear una función que lo haga por nosotros.
‫Así que creemos un pequeño título para eso.
‫Lo haremos preprocesando imágenes, convirtiendo imágenes en Tensas.
‫Así que estamos comenzando oficialmente con este paso aquí y ahora, cuando digo convertir imágenes en Tensas, este
‫es un tema común que tendrá sin importar en qué tipo de datos esté trabajando.
‫Entonces, incluso si no son imágenes, si es algo así como un archivo de audio o es un pasaje de texto, aún tendrás que
‫convertirlo en tiempos verbales si estás trabajando con fluidez.
‫Y recuerde, los tiempos verbales son una representación numérica, como una matriz.
‫Está bien.
‫Entonces, ¿cuál es una forma en la que podríamos hacer esto de nuevo, en lugar de preprocesar imágenes en el portátil?
‫Podríamos preprocesarlos solo cuando sea necesario, porque manipular partes del archivo es mucho más fácil que manipular una
‫imagen porque funciona con menos datos.
‫Entonces, como ya tenemos las rutas de los archivos, voy a mantener este tema durante el resto de este proyecto.
‫Y yo digo, ¿vamos a hacer esto?
‫Vamos a empezar a desarrollar algunas funciones para los pasos del proyecto.
‫Y lo que quiero decir con eso es crear funciones en lugar de simplemente escribir una línea de código y luego ejecutar la celda,
‫la celda no se ejecutará porque no hay nada allí.
‫Al principio, cuando empecé, eso es lo que haría.
‫Simplemente ejecutaría innumerables líneas de código en innumerables celdas y luego seguiría ejecutándolo.
‫Y luego, eventualmente, incluso si estuviera muy abajo en otra parte del cuaderno, tendría que reescribir el
‫mismo código que ya había escrito en algún lugar aquí arriba.
‫Entonces, es por eso que vamos a comenzar a crear funciones para que podamos escribir código una vez.
‫Puede que tome un poco de tiempo para empezar, pero podemos reducir esas funciones más adelante.
‫Y eso es en lo que quiero que dejen de pensar en sus flujos de trabajo.
‫Si estás pensando, oye, voy a preprocesar los datos aquí, tal vez necesite esa función,
‫esa funcionalidad más adelante.
‫Así que lo convertiré en una función en lugar de una celda única.
‫Así que hagámoslo.
‫Para preprocesar.
‫Nuestras imágenes en tiempos verbales, vamos a escribir una función que hace algunas cosas.
‫Ahora, esta función de preprocesamiento será específica de las imágenes, pero el concepto sigue siendo el mismo.
‫Independientemente de los datos con los que esté trabajando, probablemente tendrá que convertirlos en alguna forma de Tenzer.
‫Así que queremos tomar una parte del archivo de imagen como entrada.
‫Eso es lo que tenemos hasta ahora.
‫Tenemos partes de archivos de imagen.
‫Queremos usar Tensor Flow para leer el archivo y guardarlo en una variable.
‫Probablemente llamaremos a esa imagen variable agradable y simple tres, queremos convertir nuestra imagen en la variable de imagen, que será un JPEG
‫porque ese es el tipo de archivo de imagen de imagen con el que estamos
‫tratando en tiempos verbales para qué debemos hacer ¿Siguiente?
‫Necesitamos cambiar el tamaño de la imagen.
‫Entonces, debido a que todas nuestras imágenes son de diferentes tamaños, es una práctica estándar cambiar el tamaño de todas
‫sus imágenes, clasificación de imágenes o algún tipo de canal de planificación con imágenes en un tamaño estandarizado.
‫Entonces cambiaremos el tamaño de la imagen.
‫Para tener una forma de dos veinticuatro ahora, quiero que tengas que pensar en ello sin siquiera tener experiencia práctica
‫en remodelar una imagen, ¿por qué podría ser importante tenerla?
‫Ahora, este tamaño puede ser arbitrario, pero ¿por qué podría ser importante tener imágenes de un
‫tamaño similar cuando está trabajando con ellas y finalmente devolver la imagen modificada?
‫Ahora.
‫Tenemos cinco pasos allí para la función, podrías estar pensando, bueno, ¿cómo puedo hacer eso?
‫Bueno, quiero que eches un vistazo a una resolución tan tensa.
‫Carga de datos.
‫Aquí vamos, es todo esto como un aparte, que puede comenzar a leer sobre cómo cargar datos en decenas
‫de.
‫Entonces, esta es una sección realmente buena para revisar, por lo que tiende a seguir los datos de Dios.
‫Dejaré eso en la sección de recursos como un archivo adjunto si quieres verlo.
‫Solo paso 10 minutos leyendo aquí.
‫Tal vez podría dedicar 10 minutos durante los próximos días, incluso si no lo
‫comprende, comenzando a reunir algunos de los conceptos.
‫Y ahora, en cuanto a tutoriales, debería haber otro aquí.
‫Creo que Loden preprocesó datos, por lo que este es otro valioso.
‫Venimos aquí.
‫Entonces esto es lo que vamos a hacer, cargando imágenes.
‫Mi problema es intentar cargar imágenes y quiero saber cómo convertirlas en tiempos verbales.
‫Así que voy a los tutoriales y miro los datos de carga y busco cómo cargar imágenes.
‫Y luego podrías leer aquí.
‫Así que me aseguraré de vincular estos dos recursos y, después de que termines este video, quiero que los leas
‫durante unos 10 minutos cada uno.
‫Así que regresemos, construyamos esta función aquí, pero antes de hacerlo, solo quiero darles una
‫demostración de cómo se ve realmente una imagen si la leyeramos y cómo se ve un 10.
‫Así que convierta una imagen en un árbitro.
‫Aquí mismo, antes de
‫hacerlo, veamos cómo se ve la importación de una imagen.
‫Así que conviértase en árbitro, ¿verdad?
‫¿Recuerdan que dije que los tiempos verbales son muy similares a las matrices o al árbitro multidimensional?
‫Eso es lo que vamos a ver ahora.
‫Así que estamos importando solo una función matplotlib.
‫Imray, que significa Image Ra'ed, guardaremos la imagen en Intrade.
‫Consigamos los nombres de archivo 40 para recordar.
‫Los nombres de archivo son solo una lista de rutas de archivo a nuestras imágenes de entrenamiento.
‫Que está aquí arriba.
‫Visión de perro.
‫Imágenes de entrenamiento.
‫Y luego queremos comprobar Image Dutkiewicz.
‫Bien, esta es nuestra imagen aquí.
‫Esto es altura, peso, en realidad, siempre me confundo, pero es por eso que los remodelamos para que sean
‫como una imagen cuadrada para que la altura realmente no importe.
‫Creo que es altura, peso, canal de color.
‫Y lo que quiero decir con canal de color son píxeles rojos, verdes y azules.
‫Entonces, si vamos aquí, ¿qué es un canal de color?
‫Canal, muestra de color.
‫Así que de esto se compone una imagen, colores rojo, verde y azul.
‫Dejaré que te sumerjas un poco más en eso.
‫Pero tendrás que confiar en mí que cada píxel en una imagen aquí es una
‫combinación de valores de rojo, verde y azul, y van desde cero a dos cincuenta y cinco.
‫Entonces, si echamos un vistazo a nuestra imagen, que es un árbitro, debería serlo.
‫Aquí vamos.
‫Valores entre cero y dos cincuenta y cinco.
‫Entonces, si vamos a la imagen, Max, tal vez esto nos diga.
‫Dos cincuenta y cinco hombres de imagen.
‫Cero.
‫Aquí vamos.
‫Entonces, valores de píxeles rojos, verdes y azules entre cero y dos, cinco cinco.
‫Eso es, literalmente, nuestra imagen.
‫Es.
‫Ahora está en un árbitro en este momento.
‫Recuerde que dije que los tiempos verbales son muy similares a los derechos de los árbitros, así que convierta esto en un tiempo verbal y
‫podemos hacer eso.
‫Puedes convertir casi cualquier cosa en un Tenzer usando T. F. Constante.
‫Ahora, si lees el doctoring, se crea una Tensas constante de un tiempo a un objeto similar.
‫Hermosa.
‫Puede leer un poco más sobre eso, pero recuerde nuestro lema, si tiene dudas, ejecute el código.
‫Entonces eso es lo que vamos a practicar.
‫Veamos qué hace esto.
‫De hecho, tenemos exactamente los mismos valores.
‫Demostremos esto.
‫Queremos imagen y tal vez solo hasta dos.
‫Lo mismo con Tayyeb Constant, por lo que la única diferencia aquí es que ahora tenemos una forma más intensa a tres cincuenta y tres
‫y ahora tiene una forma de tres cincuenta y tres.
‫Lo hemos indexado para mostrar solo dos.
‫Pero si ves, esto es un nudo de matriz y este es un Tenzer.
‫La única diferencia aquí es que este Tensas es intensivo, bajo y ahora puede ejecutarse en una GPU, por lo que el cálculo
‫es mucho más rápido.
‫Entonces podremos encontrar patrones en estos números mucho más rápido de lo que nuestra CPU, que está en mi máquina
‫actual, mi MacBook Pro, podrá encontrar patrones en estos.
‫Vayamos aquí, convierta la imagen en un tenso.
‫Así que ahora hemos visto un poco de los conceptos básicos detrás de lo que se compone una imagen.
‫¿Qué tipo de datos?
‫Valores de píxeles, rojo, verde sobre azul entre cero dos cinco cinco.
‫Hemos visto cómo se ve una imagen en un árbitro y hemos visto cómo se ve una imagen en un Tensas.
‫Vayamos finalmente a nuestra función, que tiene que seguir estos cinco pasos.
‫Entonces, ¿qué podemos hacer para evitar que este video sea demasiado largo?
‫Sé que dije que íbamos a revisar para escribir una función, pero creo que es bueno construir algo de
‫intuición antes de escribir.
‫Esta función construirá esta función en el siguiente video.
‫Mientras tanto, intente extraer una de sus propias imágenes aquí, puede elegir cualquier archivo, nombre, número
‫y luego jugar con los diferentes valores e intentar convertirlo en un Tenzer.