‫ตอนนี้เราได้เห็นแล้วว่ารูปภาพมีลักษณะอย่างไร แบบฟอร์มเข้มข้น
‫มาสร้างฟังก์ชันเล็กๆ น้อยๆ ที่จะทำขั้นตอนที่นี่กัน
‫สิ่งที่เราสามารถทำได้คือคัดลอกเพื่อให้เราสามารถเห็นได้ด้านล่าง
‫และผมจะเขียนเซลล์เล็กๆ ตรงนี้
‫ตอนนี้ เราได้เห็นแล้วว่ารูปภาพมีลักษณะเป็นอย่างไรเมื่อเปรียบเทียบกับเมตริกซ์
‫มาสร้างฟังก์ชันเพื่อประมวลผลก่อน
‫ถูกต้องทั้งหมด
‫สิ่งที่เราจะทำคือกำหนดตัวแปรที่นี่ รูปภาพขนาด 224 และคุณอาจสงสัยว่า
‫อย่างที่ฉันทำเสมอเมื่อเห็นสิ่งนี้ซึ่งไม่ได้อธิบายไว้
‫224 คืออะไร?
‫ฉันได้รับที่?
‫เราจะเห็นว่าในวิดีโอต่อมาเมื่อเราเลือกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่เราสามารถใช้ได้
‫ดังนั้นแมชชีนเลิร์นนิงจำนวนมากจึงจัดเรียงขนาดของอินพุตหรือรูปร่างของอินพุต
‫ในกรณีของเรา รูปภาพกับแบบจำลองที่คุณใช้
‫เราจะพูดถึงเรื่องนี้อีกครั้งในภายหลัง
‫แต่โดยพื้นฐานแล้ว เรากำลังตรวจสอบให้แน่ใจว่ารูปภาพของเราที่เราป้อนลงในโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจากรูปร่างนี้
‫สูงถึง 24 สูงถึง 24 เพราะนั่นคือสิ่งที่โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่เราจะใช้ซึ่งฝึกบนรูปภาพ ในรูปร่างเดียวกันนั้น
‫ให้จำไว้ว่าการป้อนข้อมูลในรูปแบบและรูปร่างเดียวกันกับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเป็นสิ่งสำคัญอย่างไร
‫เนื่องจากข้อมูลที่ได้รับการฝึกมาเมื่อคุณพยายามคาดการณ์
‫แต่เราจะเห็นว่าในทางปฏิบัติในภายหลัง
‫แต่ขอให้ฟังก์ชันนี้ถูกต้อง
‫ดังนั้นให้สร้างฟังก์ชันสำหรับการประมวลผลภาพล่วงหน้า
‫ผมจะเรียกภาพกระบวนการที่ดีและเรียบง่ายนี้ว่า
‫มันจะใช้เส้นทางภาพเป็นอินพุต
‫และ.
‫docstring เล็กน้อยสามารถแท็กพา ธ ไฟล์รูปภาพและเปลี่ยนรูปภาพให้เป็นเทนเซอร์
‫อะไรง่ายๆ แบบนั้น
‫เราสามารถทำให้มันเข้าใจง่ายขึ้นอีกเล็กน้อยในภายหลัง แต่เพื่อเริ่มต้น นั่นก็เพียงพอแล้วที่จะอธิบายสำหรับตัวเราเอง
‫ดังนั้นเราจึงต้องการอ่านในไฟล์รูปภาพ และเพื่อทำเช่นนั้น เราจะบันทึกลงในตัวแปรที่เรียกว่ารูปภาพ
‫และถ้าเราอ่านภาพการโหลดตอนนี้ คุณสามารถทำได้สำหรับข้อมูลประเภทอื่นด้วยใช่ไหม
‫มีข้อมูลข้อความอยู่ที่นั่น
‫มีแพนด้า, dataframe, numpy, csv
‫แต่เมื่ออ่านผ่านๆ ไป เราจะเห็นได้ว่าเราสามารถไปที่ IO สำหรับอินพุต เอาต์พุต อ่าน ไฟล์ได้
‫เราจะไปที่นั่น.
‫มันพูดอะไร.
‫อ่านและส่งออกเนื้อหาทั้งหมดของชื่อไฟล์อินพุต
‫นั่นก็สมเหตุสมผลดี
‫ส่งกลับเทนเซอร์ของสตริงประเภท
‫สวยงาม.
‫ลองทำเส้นทางของภาพ แต่อย่าใช้คำพูดของฉัน
‫สิ่งที่เราจะทำคือและฉันต้องการให้คุณนำแนวปฏิบัตินี้มาใช้ด้วย
‫หากคุณเคยเห็นฟังก์ชั่นที่คุณไม่แน่ใจว่ามันทำอะไร
‫เขียนใหม่ทีละบรรทัด
‫ลองตรวจสอบดู
‫เราจะใช้เทนเซอร์เท่ากับ t io read, read, file และเราต้องการพาธของรูปภาพ
‫เราจะทำชื่อไฟล์
‫ฉันอายุ 26 ดังนั้นเราจะได้ชื่อไฟล์
‫26.
‫และหน้าตาเป็นอย่างไร?
‫โอ้.
‫จึงเป็นรูปทรงของเชือก
‫แล้วฉันก็ไม่เข้าใจตัวละครทั้งกลุ่ม แต่นั่นก็ไม่เป็นไร เพราะคอมพิวเตอร์เข้าใจพวกเขาดีกว่าฉัน
‫สิ่งที่ทำคือใช้ชื่อไฟล์และเปลี่ยนเนื้อหาเป็น
‫ยาวและตึงเครียดแบบนี้
‫มหัศจรรย์.
‫ขั้นตอนต่อไป ให้ใช้ TensorFlow เพื่ออ่านไฟล์
‫บันทึกลงในภาพ
‫ใช่.
‫เปลี่ยนภาพของเราเป็น jpeg ให้เป็นกาล
‫โอเค งั้นเรามาทำกัน
‫เปลี่ยนภาพ JPEG เป็นเมตริกซ์ตัวเลขด้วยช่องสีสามช่อง
‫ฝนแดง.
‫สีฟ้า.
‫และอีกครั้ง ตรวจสอบเอกสารประกอบการโหลดรูปภาพ
‫เราจึงนำตัวแปรนี้มาใช้ซ้ำที่นี่
‫ตอนนี้เราจะรีเซ็ตเป็น b tf
‫การถอดรหัสจุดภาพ
‫ดูว่าเรามีตัวเลือกอะไรบ้างที่นี่
‫เรามี PNG ซึ่งเป็นประเภทไฟล์รูปภาพ
‫เราจะใช้ JPEG เพราะภาพของเราอยู่ในภาพ JPEG จากนั้นเราจะส่งต่อตัวแปร
‫ช่อง.
‫ช่อง Atta ระบุจำนวนช่องสีที่ต้องการสำหรับภาพที่ถอดรหัส
‫ในกรณีของเรา เราต้องการสาม สี่ แดง เขียว และน้ำเงิน
‫สวยงาม.
‫ทีนี้ อีกครั้ง ถ้าเราต้องการตรวจสอบว่าสิ่งนี้กำลังทำอะไรอยู่
‫ลองเอาเทนเซอร์แล้วไปถอดรหัสภาพ tf dot
‫เจเพ็ก.
‫เราจะเอาเทนเซอร์ แล้วก็ไป
‫ช่องเท่ากับสาม
‫โอ้ ดูนั่นสิ
‫พวกเขามีข้อมูลประเภทเดียวกับที่เรามีที่นี่
‫มหัศจรรย์.
‫ไม่เป็นไร.
‫ตอนนี้ เพื่อเป็นการประหยัดเวลา เราจะเขียนอีกสองสามบรรทัดในฟังก์ชันนี้ แต่เราจะไม่ทำตามขั้นตอนที่คล้ายคลึงกัน
‫นั่นคือสิ่งที่ฉันต้องการ.
‫ฉันอยากให้คุณฝึกทำบ้าง
‫หากคุณเห็นฟังก์ชั่นและคุณอยากรู้ว่ามันทำอะไร
‫ลองเขียนทีละบรรทัดและดูว่าเกิดอะไรขึ้น
‫คุณแค่ต้องเชื่อใจฉัน กับสิ่งที่เส้นเหล่านี้ทำ
‫ดังนั้นแปลงค่าช่องสี
‫นี่จึงเรียกว่าการทำให้เป็นมาตรฐาน
‫ฉันจะเขียนโค้ดก่อนแล้วจึงบอกคุณเกี่ยวกับค่าตั้งแต่ 0 ถึง 2, 55 ถึง 0 เป็นค่าเดียว
‫ดังนั้นเราจึงต้องการไปที่ image เท่ากับ TF เพื่อแปลงรูปภาพ image d type image tf float 32
‫ตอนนี้ docstring พูดว่าอะไรที่นี่?
‫แปลงรูปภาพเป็น d type ที่ปรับขนาดตามค่าของมันหากจำเป็น
‫รูปภาพที่แสดงโดยใช้ค่าทศนิยมควรมีค่าอยู่ในช่วงศูนย์หนึ่ง
‫มหัศจรรย์.
‫ตอนนี้คุณอาจจะคิดว่าอย่างไร?
‫คุณรู้เรื่องนี้ได้อย่างไร แดเนียล?
‫คุณรู้ได้อย่างไรว่าคุณต้องแปลงจากศูนย์เป็น 55 เป็นระหว่างศูนย์ถึงหนึ่ง?
‫อันที่จริงฉันโกหก
‫ฉันบอกว่าเราจะไม่ดูเรื่องนี้ แต่นี่เป็นสิ่งที่ดีที่จะตรวจสอบ
‫เกร็งขึ้นเพื่อให้คุณเห็นว่าเรามีค่าระหว่างศูนย์ถึง 255 และตอนนี้
‫ฉันจะดำเนินการนี้
‫โอ้ ไม่ ฉันไม่ต้องการให้ตัวเองวุ่นวายที่นี่
‫รันอีกครั้งนี้
‫ดังนั้นฉันจึงต้องการแสดงให้เห็นว่าสิ่งนี้กำลังทำอะไรอยู่
‫ดังนั้นภาพแปลง
‫โดยพื้นฐานแล้ว สิ่งที่ทำคือแปลงค่าของเรา ปรับขนาดแทนที่จะอยู่ระหว่างศูนย์ถึง
‫255
‫ตอนนี้พวกเขาอยู่ระหว่างศูนย์และหนึ่งที่มีมาตราส่วนเดียวกัน
‫ลอย 32.
‫โอ้.
‫ฟรีโฟลต 32.
‫มหัศจรรย์.
‫เราก็เลยมีรูปร่างเหมือนกัน
‫แต่ตอนนี้แทนที่จะอยู่ระหว่างศูนย์ถึงสองหรือ 55 พวกมันอยู่ระหว่างศูนย์ถึงหนึ่ง
‫และตอนนี้กระบวนการประเภทนี้ทำให้การคำนวณเหล่านี้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
‫นั่นคือสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้มากที่สุด
‫เรียกว่าการทำให้เป็นมาตรฐาน
‫และอีกครั้ง นี่เป็นเพียงเอกสารประกอบการโหลดรูปภาพโดยตรง
‫ตอนนี้เราต้องทำอย่างไร?
‫อันที่จริง ฉันไม่คิดว่าเรามีขั้นตอนสำหรับเรื่องนี้
‫เราอาจต้องใส่เพื่อทำให้ภาพของเราเป็นมาตรฐาน แปลงค่าช่องสีจาก 0 เป็น 255 เป็น 0 เป็น
‫1
‫ให้เป็นห้า
‫หก.
‫ตกลง.
‫ในที่สุด เราก็สามารถปรับขนาดภาพได้แล้ว
‫ตอนนี้ ถึงตอนนี้ ฉันเชื่อว่าคุณเชื่อฉัน และสิ่งที่สายนี้จะทำ
‫ดังนั้นเราจะไม่พิมพ์ออกมา
‫ฉันจะปล่อยให้คุณอายุ 24
‫ถึง 24
‫โดยพื้นฐานแล้วเป็นสี่เหลี่ยมจัตุรัส
‫อย่างแน่นอน.
‫สี่เหลี่ยมจริงๆ
‫ปรับขนาดรูปภาพ
‫ปรับขนาดภาพให้มีขนาดโดยใช้วิธีการที่ระบุ
‫และตอนนี้เราต้องการปรับขนาดภาพและขนาดจะเป็นความสูง
‫รอ.
‫ตอนนี้คุณคงเข้าใจแล้วว่าทำไมเราจึงนิยามสิ่งนี้ไว้ที่นี่
‫บางทีถ้าเราเขียนฟังก์ชันนี้ให้ดีขึ้นอีกนิด เราอาจป้อนขนาดภาพเป็นขนาดภาพ
‫ก็น่าจะดีขึ้นนิดหน่อย
‫มหัศจรรย์.
‫และตอนนี้ คุณจะได้ฝึกฝนแบบนี้เมื่อคุณเริ่มเขียนฟังก์ชันของคุณเอง
‫ครั้งแรกที่คุณเขียนฟังก์ชัน คุณอาจจะค่อนข้างแย่ แย่มาก
‫แต่เมื่อคุณเริ่มค้นหาว่าเวิร์กโฟลว์ของคุณคืออะไร คุณจะเริ่มเข้าใจวิธีเขียนฟังก์ชันที่ดีขึ้น
‫ตอนนี้เราสามารถกลับภาพ
‫แล้วมันทำอะไรได้บ้าง?
‫มันทำสิ่งที่เราเพิ่งพูดไปหรือเปล่า
‫ใช้เส้นทางภาพและขนาดภาพ
‫เราสามารถกำหนดได้ที่นี่
‫มันอ่านในไฟล์รูปภาพจากชื่อเส้นทางที่สวยงาม
‫มันเปลี่ยน JPEG เป็นเทนเซอร์ตัวเลข
‫ดังนั้นเราจึงแปลงเป็นเทนเซอร์ที่มีช่องสีสามช่องสีแดง สีเขียว และสีน้ำเงิน เพราะนั่นคือรูปแบบทั่วไปสำหรับโมเดลรูปภาพการเรียนรู้เชิงลึกส่วนใหญ่
‫พวกเขาต้องการสีแดง
‫ผมว่าอ่านแล้ว
‫ไม่ใช่ว่าเป็นสิ่งที่ไม่ดี
‫การอ่านเป็นสิ่งที่ดี
‫จากนั้นเราแปลงช่องสีจาก 0 เป็น 55 เป็น 0 เป็น 1 ค่า และในที่สุดเราก็ปรับขนาดภาพเป็นค่าที่ต้องการ
‫ตอนนี้เราได้เขียนสิ่งนี้ในฟังก์ชันแล้ว สิ่งที่สวยงามคือ เราสามารถใช้มันในภายหลังได้
‫นี่คือสิ่งที่ฉันเคยทำใช่มั้ย?
‫ฉันเคยเรียกใช้โค้ดเหล่านี้ทุกครั้งที่ต้องการประมวลผลภาพ เวิร์กโฟลว์แย่มาก เราจึงสามารถลบสิ่งเหล่านี้ได้จริงๆ
‫จำไว้ว่า ถ้าคุณต้องการตรวจสอบว่าฟังก์ชันนั้นกำลังทำอะไรอยู่ ให้แบ่งมันออกเป็นบรรทัดๆ
‫ใช้เส้นทางภาพเป็นอินพุตแล้วดูว่าส่วนที่เหลือทำอะไร
‫ตอนนี้ ฉันคิดว่าเพียงพอแล้วสำหรับวิดีโอนี้
‫เราได้สร้างฟังก์ชันของเราแล้ว พร้อมที่จะประมวลผลภาพบางส่วน
‫สิ่งที่เราอาจทำในตอนนี้คือ อีกครั้ง ถ้าเราต้องอ่านข้อมูลการโหลดใน TensorFlow ฉันคิดว่านี่คืออันนี้
‫ใช่ กลับมาทางนี้
‫มีส่วนเล็กๆ ที่ TensorFlow ชอบดูสิ่งต่างๆ ในรูปของแบทช์
‫เราจะหาว่าชุดใดบ้างในวิดีโอหน้า