‫حسنًا.
‫الآن لدينا وظيفة لمعالجة صورنا مسبقًا وتحويلها إلى أزمنة.
‫يمكننا الآن البدء في معرفة ما يتعين علينا القيام به بعد ذلك.
‫لذلك لدينا تجهيز البيانات ، وتحويلها إلى أزمنة.
‫اختر نموذجًا.
‫همم.
‫حسنًا ، نحن لسنا على هذا النحو تمامًا.
‫لذا إذا عدنا ، سنقرأ المزيد في تعلم الصور في TensorFlow.
‫كنا نكتشف أن TensorFlow يحب أن يرى الأشياء في شكل دفعة بيانات ، أ. ك. موتر يحتوي على مثال على صورة أو
‫مثال على جزء من البيانات.
‫تذكر ، هذا هو البيانات الحيادية.
‫نحن فقط نستخدم الصور كمثال عملي لدينا.
‫لذلك فهو يعجبني في شكل أعطني جزءًا من البيانات وتسميته كموتّر مدمج حتى أتمكن من معالجتها بسرعة
‫كبيرة.
‫وإذا كنت تتساءل عن ماهية الدفعة ، حسنًا ، فإنها تسمى أيضًا دفعة صغيرة ، وهي جزء صغير من
‫بياناتك.
‫الآن ، بشكل عام ، إذا كنت تتساءل عن حجم الدُفعة الجيد أو مقدار جزء صغير ، 32 هو بشكل عام حجم الدُفعة
‫الافتراضي مع معظم نماذج التعلم العميق.
‫وسأريكم كيف يمكنني اكتشاف الكثير من الأشياء.
‫لذلك نذهب إلى حجم دفعة Yan Liqun وقد تتساءل من هو Yan Liqun بحق الجحيم؟
‫ما هو حجم الدفعة؟
‫كل هذه الأشياء جديدة بالنسبة لي.
‫حسنًا ، أريد أن أوضح لك خدعة صغيرة عندما تجد أو عندما تسمع عن شخص ما ، دعنا نقول ، شخصية في مجال
‫التعلم الآلي أو التعلم العميق.
‫خدعة الذكاء الاصطناعي التي أستخدمها لمعرفة ما يفكرون به في موضوع معين هي استخدام Google لأسمائهم و Google
‫المفهوم الذي أبحث عنه.
‫آخر هو جيريمي هوارد.
‫إذن ، جون لاركن وجيريمي هوارد ، يمكنك الانتقال إلى Google بحجم دفعة جيريمي هوارد الذي أخبرك به فقط أن هذين
‫الشخصين من أعلى رأسي ، جوش ماكوون سأسمح لك بالبحث عنه ، لكنه أحد
‫مؤسسي الشبكات العصبية التلافيفية ، وهو نوع من ما سنستخدمه لمعالجة صورنا.
‫ولكن الحصول على انحراف هنا إذا كنا حجم دفعة Google يان Liqun.
‫ثم ننتقل إلى Twitter إلى ما هو في الواقع مورد رائع لمعرفة الأشياء.
‫انظر ، هذا التدريب بكميات صغيرة كبيرة ضار بصحتك.
‫والأهم من ذلك ، أنها سيئة لخطأ الاختبار الخاص بك.
‫لا يسمح الأصدقاء للأصدقاء باستخدام دفعات صغيرة أكبر من 32.
‫ثم لدينا ورقة هنا مرتبطة بأحجام دفعات مختلفة.
‫لذا سأدعك تنظر في ذلك.
‫سأربط هذه التغريدة في قسم الموارد حتى تتمكن من التحقق من تلك الورقة.
‫لكن هذا ما سنعمل من أجله.
‫سنقوم بتحويل بياناتنا إلى مجموعات بحجم 32.
‫لذا فهم يعالجون بكفاءة في TensorFlow.
‫لذلك دعونا نتحدث قليلاً عن تحويل البيانات إلى دفعات.
‫وهذه الحكايات الصغيرة ، التي عرضتها عليكم للتو ، مثل البحث عن اسم شخص ما ، هذه الأشياء
‫التي أعتقد أنها مهمة ، أليس كذلك؟
‫كيف تعرف أنه إذا لم أخبرك نوعًا ما أو لم تتعثر فيه؟
‫الطريقة الوحيدة التي وجدت ذلك كانت عن طريق التعثر ، مرحبًا ، هناك كل هذه المعلومات الرائعة التي
‫يشاركها الناس.
‫كيف أجد أنه من حين لآخر ، طريقي ليس مثاليًا ، لكنه مفيد.
‫أنا جوجل اسم شخص ما ومفهوم معين أريد معرفة المزيد.
‫هذا هو سبب أهمية مشاركة عملك إذا وجدت شيئًا ذا قيمة.
‫تمام.
‫الحصول على الانحراف مرة أخرى.
‫لكن لماذا نحول الآن شيئًا ما إلى مجموعات؟
‫حسنًا ، دعنا نقول.
‫لماذا نحول بياناتنا إلى دفعات؟
‫وإذا كنت لا تزال مرتبكًا بشأن الدُفعات ، فنحن نأخذ جزءًا صغيرًا فقط ، 32
‫صورة ونحسب على 32 صورة في وقت واحد.
‫ثم الحلقة التالية ، الجلسة التدريبية التالية التي نحسبها في الحلقة 32 التالية.
‫لأنه إذا حاولنا حساب الأنماط في جميع الصور البالغ عددها 10000.
‫لنفترض هنا أنك تحاول معالجة 10000 صورة إضافية دفعة واحدة.
‫كلهم قد لا يتناسبون مع الذاكرة.
‫لذا ما أعنيه بذلك هو أن وحدة المعالجة المركزية ، على الرغم من أنها سريعة جدًا في الحوسبة ، إلا أنها لا تزال تحتوي على قدر
‫محدود من الذاكرة.
‫وبالتالي ، يحتوي جهاز الكمبيوتر الخاص بي على 16 جيجا بايت من ذاكرة الوصول العشوائي (RAM) التي تدعمها وحدة معالجة الرسومات (GPU) ، وقد يحتوي هذا على ثمانية جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي.
‫لذا إذا كان لدينا أكثر من 10000 صورة ونحاول معالجة الأنماط على ذلك دفعة واحدة ، فقد يكون ذلك
‫أكثر من ثمانية غيغابايت ، وهو ما سيبطئ عملية التدريب لدينا.
‫سوف يكسر كل شيء.
‫لهذا السبب نقوم بعمل 32 في كل مرة.
‫لهذا السبب نقوم بعمل حوالي 32 صورة في المرة الواحدة.
‫يمكنك 32 صورة ، حجم الدفعة.
‫هذا صحيح هنا.
‫هذا هو حجم الدفعة.
‫يمكنك ضبط حجم الدُفعة يدويًا إذا لزم الأمر.
‫حسنًا ، لقد أمضينا وقتًا كافيًا في الحديث.
‫لنبدأ في كتابة بعض التعليمات البرمجية.
‫ماذا نحتاج؟
‫لذا اكتبها هنا.
‫من أجل استخدام TensorFlow بشكل فعال ، نحتاج إلى بياناتنا في شكل tensor tuples ، والتي تبدو
‫هكذا.
‫لذلك صورة في شكل موتر وتسمية.
‫حتى أزواج.
‫ثم نقوم بتمرير 32 من هذه في كل مرة إلى نموذج التعلم الآلي الخاص بنا ، وسوف يكتشف الأنماط
‫في هذه الصورة التي تتعلق بهذه التسمية ، ثم ينتهي بنا الأمر بفعل ذلك في
‫شكل حلقة حتى يتم يحصل على كل 10000 صورة زائد.
‫حسنا.
‫دعونا نبني بعض الوظائف.
‫لكن نحتاج أولاً إلى طريقة للحصول على المجموعات.
‫لذا نحتاج قبل أن نتمكن من تحويلها إلى مجموعات مكونة من 32 ، علينا الحصول على مجموعة تبدو بهذا الشكل.
‫لذلك دعونا نكتب وظيفة صغيرة.
‫لذا قم بإنشاء دالة بسيطة لإرجاع tuple ، وهي مجموعة من الأزمنة التي تتدحرج من اللسان بشكل جيد.
‫لذلك نريد أن نذهب للحصول على تسمية الصورة.
‫لأن لدينا دالة هنا ستعيد صورتنا.
‫لذلك كل ما نريد فعله هو ببساطة ربط التسمية بأي مسار نمرره بهذه الوظيفة.
‫لذلك نذهب هنا مسار الصورة.
‫والآن سوف تضحك مني حقًا لمدى بساطة هذه الوظيفة ، لأن كل ما نقوم به
‫هو المرور في مسار الصورة.
‫الملصق الفعلي ووظيفة المعالجة المسبقة للصورة التي كتبناها للتو.
‫لذا قم بمعالجة الصورة ومسار الصورة ثم نريد العودة إلى تسمية الصورة.
‫انظر إلى ذلك.
‫ما مدى أهمية ذلك؟
‫لذلك ، تأخذ اسم مسار ملف الصورة ، ولذلك قامت بإضافة التسمية بمعالجة الصورة وإرجاع جدول تسمية
‫الصورة.
‫سلسلة docstring أطول من الوظيفة.
‫جميلة.
‫لم نكن بحاجة حتى إلى هذا الخط.
‫كان بإمكاننا فعل كل شيء.
‫العودة هنا.
‫الآن ، دعنا نعطي مثالًا سريعًا هناك.
‫دعنا فقط نرى بالضبط كيف سيبدو هذا.
‫العملية ، الصورة.
‫نريد أسماء الملفات.
‫دعنا نحصل على 40 إلى رقمنا المفضل.
‫وما هو؟
‫ماذا يطلق عليها؟
‫بول لين.
‫ملصقات.
‫يمكننا فقط استخدام X و Y ، أليس كذلك؟
‫ربما يكون هذا أفضل قليلاً.
‫X.
‫لماذا ا؟
‫42.
‫عرض تجريبي لما سبق.
‫جميلة.
‫هذا في tuple.
‫صورتنا في موتر لأننا نمررها لمعالجة الصورة ، لكن التسمية الخاصة بنا ليست موترًا بعد.
‫لكن هذا جيد.
‫يمكننا تحويله إلى موتر بمجرد الانتقال إلى ثابت TF.
‫هناك نذهب.
‫إذن لدينا الآن زوج من الصور والتسمية.
‫في شكل الأزمنة.
‫نحن الآن نحقق بعض التقدم الجيد هنا في تجهيز بياناتنا.
‫الآن ، تذكر كيف قلت إن الكثير من التعلم الآلي هو مجرد معالجة مسبقة لبياناتك بتنسيق يتناسب
‫مع نموذج التعلم الآلي؟
‫هذا ما نفعله هنا.
‫والآن ، مرة أخرى ، كانت هذه العملية نوعًا من نقل بياناتنا إلى تنسيق ملصق البيانات في بضع
‫فترات من الأزمنة ، وهو أمر محايد لأي بيانات تستخدمها.
‫لذلك إذا كنت لا تستخدم الصور ، فأنت تستخدم شيئًا مثل النص ، ستكون هذه عملية مشابهة جدًا
‫، باستثناء طريقة المعالجة المسبقة.
‫سيكون النص مختلفًا عن الصورة.
‫لا يزال عليك أن تدخله في الأزمنة.
‫حسنا.
‫إذن ، لدينا وظيفة صغيرة للحصول على أزواج من الصور والتسميات على شكل مجموعات.
‫سنكتب وظيفة في الفيديو التالي لتحويل أزواج الصور والملصقات إلى دفعات.
‫وهناك بعض الحكايات الصغيرة التي نحتاج إلى الانتباه إليها اعتمادًا على ما إذا كانت
‫صورنا في مجموعة تدريب ، ومجموعة تحقق من الصحة ودفعة اختبار.
‫لكننا سنرى ذلك في الفيديو التالي.