‫Ora, abbiamo visto come appare un'immagine, una forma più intensa, costruiamo questa piccola funzione che
‫farà i passaggi qui.
‫Quindi quello che potremmo fare è semplicemente copiarli in modo da poterli vedere in basso.
‫E scriverò solo una piccola cella qui.
‫Ora, abbiamo visto come appare un'immagine come Tensa.
‫Facciamo una funzione per la pre-elaborazione.
‫Va bene.
‫E quindi quello che potremmo fare è definire una variabile qui, dimensione dell'immagine due, 24, e potresti chiederti.
‫Come faccio sempre quando dico cose del genere che non sono spiegate, quanto fa due ventiquattro, dove l'ho
‫preso?
‫Bene, lo vedremo in un video successivo quando sceglieremo un modello di apprendimento automatico che possiamo
‫usare.
‫E così un sacco di machine learning sta allineando la dimensione dei tuoi input o la forma dei tuoi input.
‫Nel nostro caso, immagini con il modello che stai utilizzando.
‫Di nuovo, lo tratteremo più avanti.
‫Ma essenzialmente ci stiamo assicurando che le nostre immagini che inseriamo in un modello di apprendimento automatico abbiano questa
‫forma.
‫Quindi da due ventiquattro di altezza a ventiquattro di larghezza perché questo è il modello di apprendimento automatico che
‫useremo, che si è addestrato su immagini nella stessa forma.
‫Ricorda come è importante fornire dati nello stesso formato e forma al tuo modello di machine learning su cui è stato
‫addestrato quando stai cercando di fare previsioni.
‫Ma lo vedrai in pratica più avanti.
‫Ma scriviamo questa funzione.
‫Quindi crea una funzione per la preelaborazione delle immagini.
‫Quindi chiamerò questa bella e semplice immagine di processo.
‫Prenderà un percorso di immagine come input.
‫E.
‫Un piccolo intervento potrebbe essere prendere un percorso di file immagine e trasformare l'immagine in un Tensas, qualcosa di semplice del genere, potremmo renderlo
‫un po' più intuitivo in seguito.
‫Ma per cominciare, questo è abbastanza per spiegarcelo da soli.
‫Quindi vogliamo scambiare un file immagine.
‫E per farlo, lo salveremo in una variabile chiamata image.
‫E se leggiamo il caricamento delle immagini ora, puoi farlo per altri tipi di dati da scrivere.
‫Ci sono dati di testo lì.
‫C'è questo frame di dati che annulla ESV Ma leggendo lì, vediamo che possiamo andare a Eyo per l'output di
‫input, leggere il file.
‫Ci siamo.
‫Cos'è questo segno che legge e restituisce l'intero contenuto del nome del file di input?
‫Bene, questo ha senso, restituisce un Tenzer di tipo stringa.
‫Bellissimo.
‫Facciamo il percorso dell'immagine, ma non credetemi sulla parola.
‫Quello che faremo è e voglio che anche tu adotti questa pratica, se mai vedi una funzione
‫che non sei del tutto sicuro di cosa fa, riscrivila riga per riga.
‫Quindi diamo un'occhiata a questo.
‫Andremo Tensas uguale a due dopo aver letto il file letto e quindi abbiamo bisogno di un percorso dell'immagine sarebbe nomi di file.
‫Ho ventisei anni, quindi avremo quattro nomi.
‫Ventisei.
‫E che aspetto ha?
‫Oh, quindi ha la forma di una corda.
‫E poi un sacco di personaggi che non capisco, ma va bene perché il computer li
‫capisce meglio di me.
‫Quindi quello che ha fatto è prendere il nome del file e trasformarne il contenuto.
‫Questo lungo, Tenzer, meraviglioso, quindi il passo successivo è leggere il file, salvarlo nell'immagine.
‫Sì, trasforma la nostra immagine in un jpeg in tempi.
‫OK, allora facciamolo.
‫Trasforma l'immagine JPEG in tensore numerico con tre canali di colore.
‫Pioggia rossa.
‫Blu.
‫E ancora, controllando le immagini di caricamento, la documentazione, quindi stiamo riutilizzando questa variabile qui.
‫Ora lo ripristineremo per essere teft o image dot decode, guarda come abbiamo alcune opzioni qui andiamo su PNG, che è il
‫tipo di file immagine che useremo JPEG perché le nostre immagini sono in JPEG image e poi
‫passiamo alla variabile.
‫Canali, i canali indicano il numero desiderato di canali per l'immagine decodificata, nel nostro caso ne vogliamo tre, quattro
‫rosso, verde e blu.
‫Bellissimo.
‫Ora, di nuovo, se volessimo controllare esattamente cosa sta facendo, prendiamo Tenzer e andiamo a cercare un'immagine
‫fino al codice.
‫JPEG prenderà Tensas e poi andremo a canali uguale a tre.
‫Oh, guarda quello.
‫Hai esattamente lo stesso tipo di dati che abbiamo qui.
‫Meraviglioso.
‫Va bene.
‫Ora, per risparmiare nell'interesse del tempo, scriveremo un paio di righe in più in questa
‫funzione, ma non seguiremo i passaggi simili.
‫È quello che voglio.
‫Voglio che tu abbia un po' di pratica da fare.
‫Se fai, diciamo, una funzione e sei curioso di sapere cosa fa.
‫Prova a scriverlo riga per riga e guarda cosa succede.
‫Quindi dovrai fidarti di me per quello che fanno queste righe.
‫Quindi converti i valori del canale di colore.
‫Quindi questa si chiama normalizzazione.
‫Scriverò prima il codice e poi te ne parlerò da zero a 255 a zero a uno
‫valori, quindi vogliamo che l'immagine sia uguale a dopo che l'immagine converta l'immagine di tipo D in float 32.
‫Ora, cosa dice una dottrina qui, converti l'immagine in Daytop ridimensionando i suoi valori se necessario.
‫Le immagini rappresentate utilizzando valori in virgola mobile dovrebbero avere valori nell'intervallo zero
‫uno.
‫Meraviglioso.
‫Ora potresti pensare come.
‫Come fai a saperlo, Daniel?
‫Come fai a sapere che devi convertirlo da zero a 255 a tra zero e uno?
‫Beh, in realtà ho mentito.
‫Ho detto che non l'avremmo guardato, ma questo è un buon punto da indagare.
‫Solo così puoi vedere, abbiamo valori lì tra zero e 255 e ora.
‫Lo eseguirò oh, no, in realtà non voglio che, uh, mi incasino qui, rieseguilo.
‫Rifai questo.
‫Quindi voglio solo dimostrare cosa sta facendo.
‫Quindi l'immagine converte.
‫Quindi in pratica tutto ciò che fa è convertire i nostri valori, li ridimensiona invece di essere tra zero e 255, ora
‫sono tra zero e uno con la stessa scala.
‫Galleggiante 32.
‫Oh.
‫massima serie 32.
‫Meraviglioso.
‫Quindi abbiamo la stessa forma, ma ora invece di essere tra zero e 255, sono tra zero uno
‫e ora questo tipo di processo rende il calcolo su questi più efficiente.
‫Questo è il massimo che devi sapere.
‫Si chiama normalizzazione.
‫E ancora, questo è solo direttamente dalle immagini di caricamento, dalla documentazione.
‫Ora, cosa dobbiamo fare?
‫In realtà, non credo che avessimo un passo qui per questo.
‫Potrebbero dover inserire per normalizzare la nostra immagine, convertire in valori di canale da zero a 255 a zero a uno.
‫Ottengo cinque, sei, OK, ora, finalmente, possiamo ridimensionare l'immagine ora, credo che ti fidi di me e di cosa farà questa
‫linea.
‫Quindi non lo scriveremo.
‫Lo lascio a voi due.
‫Da ventiquattro a ventiquattro in pratica un quadrato.
‫Esattamente.
‫Un quadrato in realtà.
‫Ridimensionamento punto immagine.
‫Risorse, immagini a dimensione utilizzando il metodo specificato.
‫OK, e ora vogliamo ridimensionare l'immagine e la dimensione sarà hyp.
‫Aspetta, ora capisci perché lo definiamo qui, forse che se scrivessimo
‫questa funzione un po' meglio, potremmo importare la dimensione dell'immagine come dimensione dell'immagine.
‫Probabilmente è un po' meglio.
‫Meraviglioso, e ora otterrai questo tipo di pratica quando inizi a scrivere le tue funzioni la prima volta che scrivi
‫una funzione e probabilmente sarai piuttosto cattivo, piuttosto terribile.
‫Ma poi, quando inizi a capire qual è il tuo flusso di lavoro, inizierai a capire come scrivere una
‫funzione migliore.
‫Ora possiamo restituire l'immagine.
‫Allora cosa si fa?
‫Ha fatto esattamente quello che abbiamo appena detto, richiede un percorso e una dimensione dell'immagine, possiamo definirlo qui.
‫Si legge nel file immagine dal nome POV Beautiful.
‫Trasforma il JPEG in Tenzer numerico, quindi lo stiamo semplicemente convertendo in un Tenzer con tre canali di colore rosso, verde e
‫blu, perché questa è la convenzione per la maggior parte dei modelli di immagini di deep learning.
‫Vogliono il rosso.
‫Ho detto di non leggere che è una brutta cosa.
‫La lettura è una grande cosa.
‫Abbiamo quindi convertito i canali di colore da zero a 255 a zero a uno valori e infine abbiamo ridimensionato l'immagine
‫al valore desiderato.
‫Ora abbiamo scritto in una funzione.
‫Quindi la cosa bella è che possiamo usarlo in seguito.
‫Questo è quello che facevo, giusto?
‫Ero solito eseguire queste righe di codice ogni volta che volevo elaborare un'immagine, un flusso di lavoro terribile in
‫modo da poterle effettivamente rimuovere.
‫Ricorda, se vuoi controllare cosa sta effettivamente facendo la funzione, suddividila riga per riga, invia un testo a
‫un percorso dell'immagine come input e quindi guarda cosa fa il resto.
‫Ora, penso che basti per questo video.
‫Abbiamo creato la nostra funzione, pronta per pre-elaborare alcune immagini.
‫Bene, potremmo farlo di nuovo ora, se dovessimo leggere il flusso intensivo di dati di caricamento.
‫Penso che sia questo.
‫Sì.
‫Di nuovo qui, c'è una piccola sezione qui che tende a scorrere, gli piace vedere le cose
‫sotto forma di batch.
‫Quindi capiremo quali sono i lotti nel prossimo video.