‫Được rồi.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi đã có phần tách đào tạo và phần xác nhận.
‫Giá trị X của chúng tôi là đường dẫn tệp đến hình ảnh và giá trị Y của chúng tôi.
‫Các nhãn là các đại diện boolean numpy của các nhãn.
‫Và những gì chúng ta phải làm bây giờ là vì các nhãn của chúng ta đã ở định dạng số, chúng ta phải chuyển đổi hình ảnh
‫của mình thành số hoặc ít nhất là tạo một hàm để làm như vậy cho chúng ta.
‫Vì vậy, hãy tạo một tiêu đề nhỏ cho điều đó.
‫Chúng ta sẽ cùng thực hiện.
‫Tiền xử lý hình ảnh.
‫Chuyển hình ảnh thành các thì.
‫Vì vậy, chúng ta đã chính thức bắt đầu bước này ở đây.
‫Và bây giờ, khi tôi nói chuyển hình ảnh thành các thì, đây là một chủ đề phổ biến mà bạn sẽ có cho dù bạn đang làm
‫việc trên loại dữ liệu nào.
‫Vì vậy, ngay cả khi nó không phải là hình ảnh, nếu nó giống như một tệp âm thanh hoặc một đoạn văn bản, bạn vẫn sẽ phải
‫chuyển nó thành các thì nếu bạn đang làm việc với TensorFlow.
‫Và hãy nhớ rằng, các thì là một biểu diễn số, giống như một ma trận.
‫Được rồi, vậy còn cách nào để chúng ta có thể làm lại điều này?
‫Thay vì xử lý trước hình ảnh của chúng tôi trong sổ ghi chép, chúng tôi có thể chỉ xử lý trước
‫khi cần.
‫Bởi vì thao tác đường dẫn tệp dễ dàng hơn nhiều so với thao tác với một hình ảnh vì nó hoạt động với ít dữ
‫liệu hơn.
‫Vì chúng tôi đã có các đường dẫn tệp, tôi sẽ giữ chủ đề này cho phần còn lại của dự án này.
‫Và tôi đang nói, có thể làm được.
‫Chúng tôi sẽ làm điều này.
‫Chúng tôi sẽ bắt đầu phát triển một số chức năng cho các bước trong dự án.
‫Và ý tôi là tạo ra các hàm thay vì chỉ viết một dòng mã và sau đó
‫chạy ô.
‫Tế bào sẽ không chạy vì không có gì ở đó.
‫Ban đầu, khi tôi mới bắt đầu, đó là những gì tôi sẽ làm.
‫Tôi sẽ chỉ chạy vô số dòng mã trong vô số ô và sau đó tiếp tục chạy nó.
‫Và cuối cùng, ngay cả khi tôi ở bên dưới trong một phần khác của sổ ghi chép, tôi sẽ phải viết
‫lại cùng một đoạn mã mà tôi đã viết ở đâu đó trên đây.
‫Vì vậy, đó là lý do tại sao chúng ta sẽ bắt đầu tạo các hàm để chúng ta có thể viết mã một lần.
‫Có thể mất một chút thời gian để bắt đầu, nhưng chúng ta có thể sử dụng lại các chức năng đó sau này và đó là điều tôi muốn
‫bạn bắt đầu nghĩ đến trong quy trình làm việc của mình.
‫Nếu bạn đang nghĩ, Này, tôi sẽ xử lý trước dữ liệu ở đây, có thể tôi sẽ cần chức năng
‫đó, chức năng đó sau này.
‫Vì vậy, tôi sẽ biến nó thành một hàm chứ không chỉ là một ô tắt.
‫Vì vậy, hãy làm điều đó để xử lý trước.
‫Hình ảnh của chúng tôi thành các thì.
‫Chúng ta sẽ viết một hàm thực hiện một số việc.
‫Bây giờ, chức năng tiền xử lý này sẽ dành riêng cho hình ảnh, nhưng khái niệm vẫn như cũ.
‫Bất kỳ dữ liệu nào bạn đang làm việc, có thể bạn sẽ phải biến nó thành một số dạng tensor.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn lấy một đường dẫn tệp hình ảnh làm đầu vào.
‫Đó là những gì chúng tôi có cho đến nay.
‫Chúng tôi có đường dẫn tệp hình ảnh.
‫Chúng tôi muốn sử dụng TensorFlow để đọc tệp và lưu nó vào một biến.
‫Chúng tôi có thể sẽ gọi đó là hình ảnh biến đổi.
‫Đẹp và đơn giản.
‫Ba Chúng tôi muốn biến hình ảnh của mình.
‫Vì vậy, biến hình ảnh, sẽ là JPEG, vì đó là loại tệp hình ảnh hình ảnh mà chúng tôi
‫đang xử lý theo hai thì.
‫Bốn.
‫Chúng ta làm gì tiếp theo?
‫Chúng ta cần thay đổi kích thước hình ảnh.
‫Vì vậy, bởi vì tất cả các hình ảnh của chúng tôi có kích thước khác nhau.
‫Thông lệ tiêu chuẩn thường là thay đổi kích thước tất cả các hình ảnh của bạn, phân loại hình ảnh hoặc một
‫số loại đường dẫn học sâu với hình ảnh thành kích thước tiêu chuẩn hóa.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ thay đổi kích thước hình ảnh.
‫Uh, là hình dạng của 224.
‫Bây giờ, tôi muốn bạn suy nghĩ về nó mà không cần có kinh nghiệm định hình lại hình
‫ảnh.
‫Tại sao nó có thể quan trọng để có.
‫Nó.
‫Bây giờ, kích thước này có thể là tùy ý, nhưng tại sao việc có những hình ảnh có kích thước tương tự lại quan trọng khi bạn đang
‫làm việc với chúng?
‫Cuối cùng, trả lại hình ảnh đã sửa đổi.
‫Hiện nay.
‫Chúng tôi có năm bước ở đó cho chức năng.
‫Bạn có thể nghĩ, Wow, làm thế nào tôi có thể làm điều đó?
‫Tôi muốn bạn xem qua một tài nguyên ở đây.
‫Vì vậy, TensorFlow.
‫Đang tải dữ liệu.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Vì vậy, tôi sẽ để điều này sang một bên mà bạn có thể bắt đầu đọc về cách tải dữ liệu vào TensorFlow.
‫Vì vậy, đây là một phần thực sự tốt để kiểm tra.
‫Vì vậy, dữ liệu hướng dẫn TensorFlow.
‫Tôi sẽ để nó trong phần tài nguyên dưới dạng tệp đính kèm nếu bạn muốn kiểm tra.
‫Tôi chỉ dành 10 phút để đọc qua đây.
‫Có thể bạn có thể dành 10 phút trong vài ngày tới, ngay cả khi bạn không hiểu nó.
‫Chỉ mới bắt đầu tìm hiểu một số khái niệm với nhau.
‫Và bây giờ về phần hướng dẫn, nên có một cái khác ở đây.
‫Tôi nghĩ rằng tải và xử lý trước dữ liệu.
‫Vì vậy, đây là một giá trị khác.
‫Chúng ta đến đây?
‫Vì vậy, đây là những gì chúng tôi sẽ thực hiện tải hình ảnh.
‫Vấn đề của tôi là cố gắng tải hình ảnh và tôi muốn biết cách chuyển chúng thành các thì.
‫Vì vậy, tôi đi đến hướng dẫn.
‫Tôi tra cứu dữ liệu tải.
‫Và tôi tra cứu cách tải hình ảnh.
‫Và sau đó bạn có thể đọc qua đây.
‫Vì vậy, tôi sẽ đảm bảo rằng tôi liên kết hai tài nguyên này.
‫Và sau khi bạn hoàn thành video này, tôi muốn bạn đọc qua chúng trong khoảng 10 phút mỗi video.
‫Vì vậy, chúng ta hãy quay trở lại.
‫Hãy xây dựng chức năng này ở đây.
‫Nhưng trước khi chúng ta làm, tôi chỉ muốn cung cấp cho bạn một minh chứng về hình ảnh thực sự trông như thế nào nếu
‫chúng ta đọc nó và tensor trông như thế nào.
‫Vậy hãy.
‫Chuyển đổi hình ảnh thành trọng tài chính a.
‫Ngay tại đây.
‫Trước khi
‫thực hiện, hãy nói việc nhập hình ảnh trông như thế nào.
‫Vì vậy, tôi chuyển đổi sang mảng numpy.
‫Hãy nhớ cách tôi đã nói các thì rất giống với mảng hoặc ma trận có số chiều chứ?
‫Vì vậy, những gì chúng ta sẽ thấy bây giờ, vì vậy chúng tôi đang nhập chỉ để lập bản đồ chức năng âm mưu đọc, viết
‫tắt của đọc hình ảnh.
‫Tôi sẽ lưu hình ảnh để M đọc.
‫Hãy lấy tên tệp 42.
‫Hãy nhớ rằng, tên tệp chỉ là danh sách các đường dẫn tệp đến hình ảnh đào tạo của chúng tôi.
‫Đó là ở trên đây.
‫Thị giác chó.
‫Hình ảnh đào tạo.
‫Và sau đó chúng tôi muốn kiểm tra hình dạng hình ảnh.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, đây là hình ảnh của chúng tôi ở đây.
‫Đây là chiều cao.
‫Bề rộng.
‫Thực sự thì tôi luôn cảm thấy bối rối, nhưng đó là lý do tại sao chúng tôi định hình lại chúng để giống như một hình vuông.
‫Vì vậy, chiều cao và chiều rộng đó không thực sự quan trọng.
‫Tôi tin rằng đó là chiều cao, chiều rộng, kênh màu.
‫Và ý tôi muốn nói đến kênh màu là các pixel màu đỏ, xanh lá cây và xanh lam.
‫Vậy nếu chúng ta xem ở đây, kênh màu là gì?
‫Kênh obj một mẫu.
‫Vì vậy, đây là những gì một hình ảnh được tạo thành từ các màu đỏ, xanh lá cây và xanh lam.
‫Tôi sẽ để bạn tự mình nghiên cứu kỹ hơn một chút.
‫Nhưng bạn sẽ phải tin tưởng tôi rằng mỗi pixel trong một hình ảnh ở đây là một số
‫kết hợp của các giá trị màu đỏ, xanh lá cây và xanh lam và chúng nằm trong khoảng từ 0 đến 255.
‫Vì vậy, nếu chúng ta nhìn vào hình ảnh của chúng ta, đó là một mảng không có hạt, nó nên như vậy.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Giá trị từ 0 đến 255.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi tăng điểm ảnh tối đa, có thể điều này sẽ cho chúng tôi biết.
‫255 và hình ảnh nam giới.
‫Số không.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Vì vậy, các giá trị pixel màu đỏ, xanh lục và xanh lam nằm trong khoảng từ 0 đến 2. 55.
‫Đó thực sự là hình ảnh của chúng tôi.
‫Là.
‫Bây giờ nó đang ở trong tình trạng khẩn cấp vào lúc này.
‫Tôi nhớ cách tôi đã nói các thì rất giống với các mảng không có hạt.
‫Vì vậy, hãy biến điều này thành căng thẳng và chúng ta có thể làm được điều đó.
‫Bạn có thể biến hầu hết mọi thứ thành tensor bằng cách sử dụng TF Constant.
‫Bây giờ nếu chúng ta đọc docstring sẽ tạo ra một tensor không đổi từ một đối tượng giống tensor.
‫Xinh đẹp.
‫Bạn có thể đọc thêm một chút về điều đó.
‫Nhưng hãy nhớ phương châm của chúng tôi Nếu nghi ngờ, hãy chạy mã.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng ta sẽ thực hành.
‫Hãy xem điều này làm gì.
‫Chúng tôi có các giá trị giống hệt nhau.
‫Trên thực tế, hãy chứng minh điều này.
‫Chúng tôi muốn hình ảnh và có thể chỉ có tối đa hai.
‫Tương tự với hằng số TFA.
‫Vì vậy, sự khác biệt duy nhất ở đây là bây giờ chúng ta đã có nó ở hình dạng tensor 353 và bây giờ nó có hình
‫dạng là 353.
‫Chúng tôi đã lập chỉ mục nó để chỉ hiển thị hai.
‫Nhưng nếu bạn thấy đây là một mảng không rõ ràng và đây là một tensor.
‫Sự khác biệt duy nhất ở đây là tensor này là dòng chảy chuyên sâu và bây giờ nó có thể chạy trên CPU, do đó, tính toán
‫nhanh hơn rất nhiều.
‫Vì vậy, GPU của chúng tôi sẽ có thể tìm thấy các mẫu trong những con số này nhanh hơn rất nhiều so với CPU của chúng tôi, trên chiếc máy
‫hiện tại của tôi, MacBook Pro của tôi, sẽ có thể tìm thấy các mẫu trong những con số này.
‫Hãy đi đây.
‫Biến hình ảnh thành một tensor.
‫Vì vậy, bây giờ chúng ta đã thấy một chút về những điều cơ bản đằng sau những gì một hình ảnh được cấu thành từ loại dữ liệu nào?
‫Giá trị pixel.
‫Màu đỏ, xanh lục hoặc xanh lam trong khoảng từ 0 đến 255.
‫Chúng tôi đã thấy một hình ảnh trông như thế nào trong một trọng tài a và chúng tôi đã thấy một hình ảnh trông như thế nào trong một tensor.
‫Cuối cùng chúng ta hãy đến với chức năng của chúng ta, phải thực hiện năm bước sau.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi có thể làm để lưu video này không quá dài.
‫Tôi biết tôi đã nói rằng chúng ta sẽ kiểm tra một chức năng viết, nhưng tôi nghĩ tốt hơn là nên xây dựng một số
‫trực giác trước khi chúng ta thực sự viết hàm này.
‫Chúng tôi sẽ xây dựng chức năng này trong video tiếp theo.
‫Vì vậy, trong thời gian chờ đợi, hãy thử và đặt một trong những hình ảnh của chính bạn ở đây.
‫Bạn có thể chọn bất kỳ số tên tệp nào và sau đó chỉ cần thử với các giá trị khác nhau và
‫thử biến nó thành một tensor.