‫Iedereen, dus nu we een functie hebben om onze afbeeldingen voor te bewerken, ze in Tensas te veranderen, kunnen we nu beginnen
‫uit te zoeken wat we nu moeten doen.
‫Dus we zijn klaar, verander het in Tensas, kies een model.
‫Hm.
‫Nou, we kunnen dit niet helemaal aan, dus als we terugkomen, kunnen we wat meer lezen over het intensief uitlenen van
‫afbeeldingen, zodat we erachter komen wat ons vertelt wat hij graag ziet in de vorm van een
‫gegevensbestand partij, een. k. A. een Tenzer met bijvoorbeeld een afbeeldingsvoorbeeld of een stukje data.
‫Onthoud dat dit data-agnostisch is.
‫We gebruiken alleen afbeeldingen als ons praktisch voorbeeld.
‫Dus hij vindt het leuk in de vorm van, oké, geef me wat gegevens.
‫En het is gelabeld als een gecombineerde tensor, dus ik kan ze heel snel verwerken.
‫En als je je afvraagt wat een batch is, het wordt ook wel een minibatch genoemd, wat een klein deel van je
‫gegevens is.
‫Als u zich nu afvraagt wat een goede batchgrootte is of hoeveel een klein deel is, is 32 over
‫het algemeen de standaardbatchgrootte bij de meeste deep learning-modellen.
‫En ik zal je laten zien, dit is hoe ik veel dingen uitvind.
‫Dus we gaan, John Laken, die maat en je vraagt je misschien af wie John McCain in godsnaam is?
‫Wat is batchgrootte, al deze dingen?
‫Weet je, voor mij?
‫Wel, ik wil je een trucje laten zien.
‫Als je iemand vindt of hoort die, laten we zeggen, een figuur is op het gebied van machine learning of deep
‫learning, is een truc die ik gebruik om erachter te komen wat ze van een bepaald onderwerp vinden, ik Google hun
‫naam en ik Google het concept dat ik zoek.
‫Een andere is Jeremy Howard.
‫Dus John en Jeremy Howard, Jeremy Howard bashes Google dat.
‫Ik zeg het je gewoon, deze twee mensen uit mijn hoofd, John McCain, ik laat je hem
‫onderzoeken, maar hij is een van de grondleggers van convolutionele neurale netwerken, en dat is ongeveer wat we
‫gaan doen. gebruiken om onze afbeeldingen te verwerken.
‫Maar we worden hier op een zijspoor gebracht, als we John McCain dit Googlen.
‫En dan komen we bij Twitter, het is eigenlijk een geweldige bron om dingen uit te zoeken.
‫Kijk eens aan, trainen met grote hoeveelheden batches is slecht voor je gezondheid.
‫Wat nog belangrijker is, het is slecht voor uw testfout.
‫Vrienden laten vrienden niet veel batches groter dan 30 gebruiken.
‫Dan hebben we hier een artikel gekoppeld over verschillende batchgroottes.
‫Dus ik zal je daar naar laten kijken, ik zal deze tweet linken in de bronnensectie zodat je die krant kunt bekijken,
‫maar dit is waar we naartoe moeten werken.
‫We gaan onze data omzetten in batches van maat 32 zodat ze echt efficiënt intensief verwerken.
‫Dus laten we een kleine kop maken, onze gegevens omzetten in batches.
‫En deze kleine weetjes, degene die ik je net liet zien, zoals iemands naam zoeken, dit
‫soort dingen vind ik belangrijk, toch?
‫Hoe zou je dat weten als ik het je niet zo'n beetje heb verteld of als je het niet tegenkomt?
‫De enige manier waarop ik dat ontdekte, was door te struikelen over, hey, er is al deze geweldige informatie die
‫mensen delen.
‫Hoe vind ik dat zo nu en dan?
‫En nogmaals, mijn manier is niet perfect, maar het is nuttig.
‫Ik Google iemands naam en een bepaald concept.
‫Ik wil meer weten.
‫Daarom is het belangrijk om je werk te delen als je iets waardevols vindt.
‫Oké, ik word weer op een zijspoor gezet.
‫Maar waarom zouden we ons iets in batches veranderen?
‫Nou, laten we zeggen.
‫Waarom onze gegevens in batches veranderen en als u nog steeds in de war bent over batches, nemen we slechts een klein deel.
‫Tweeëndertig afbeeldingen en rekenen op die tweeëndertig afbeeldingen tegelijk en dan de volgende lus, de volgende
‫trainingssessie, rekenen we op de volgende tweeëndertig, want als we probeerden patronen te berekenen
‫in alle 10000 afbeeldingen.
‫Dus laten we zeggen dat je 10000 plus afbeeldingen in één keer probeert te verwerken, ze passen misschien niet allemaal in het geheugen.
‫Dus wat ik daarmee bedoel, is dat een GPU, hoewel het echt snel rekent, nog steeds een beperkte hoeveelheid
‫geheugen heeft.
‫En dus heeft mijn computer 16 gigabyte RAM, de GPU-ondersteuning.
‫Deze heeft mogelijk acht gigabyte RAM.
‫Dus als we meer dan tienduizend afbeeldingen hebben en we proberen de patenten daarop in één keer te
‫verwerken, kan dat meer dan acht gigabyte zijn, wat ons trainingsproces zal vertragen.
‫Het gaat alles kapot maken.
‫Dus daarom doen we er tweeëndertig tegelijk.
‫Daarom maken we ongeveer tweeëndertig afbeeldingen tegelijk.
‫Je kunt 32 afbeeldingen van dat formaat maken.
‫Dat is hier.
‫Dit is batchgrootte, u kunt de batchgrootte indien nodig handmatig aanpassen.
‫Oke.
‫Dus ik heb genoeg tijd besteed aan praten.
‫Laten we beginnen met het schrijven van wat code.
‫Wat hebben we nodig?
‫Dus schrijf het hier.
‫Om Tensor-flow effectief te gebruiken, hebben we onze gegevens nodig in de vorm van tensor-tupels die er zo uitzien.
‫Dus afbeelding in de vorm van een Tenzer en label.
‫Dus als paren, dus we hebben er tweeëndertig tegelijk doorgegeven aan ons machine learning-model en het zou de patronen in deze
‫afbeelding ontdekken die betrekking hebben op dit label, en dan zou het dat uiteindelijk doen op een
‫soort lus-manier totdat het door alle tienduizend plus afbeeldingen heen is.
‫Oke.
‫Laten we wat functionaliteit bouwen, maar eerst hebben we een manier nodig om tuples te krijgen, dus voordat we ze in batches
‫van 32 kunnen veranderen, moeten we een tuple krijgen die er zo uitziet.
‫Dus laten we een kleine functie schrijven, zodat we een eenvoudige functie maken om een tuple een paar tijden terug te geven die mooi
‫van de tong rolt.
‫Dus we willen zeker een afbeeldingslabel krijgen.
‫Omdat we hier een functie hebben die onze afbeelding retourneert, dus alles wat we willen doen is in feite
‫het label krijgen dat is gekoppeld aan het pad dat we deze functie passeren.
‫Dus hier, afbeeldingspad en nu ga je me echt uitlachen om hoe eenvoudig deze functie is, omdat
‫we alleen maar langs het afbeeldingspad gaan.
‫Het eigenlijke label en de beeldvoorbewerkingsfunctie die we zojuist hebben geschreven, dus proces, afbeelding, afbeelding,
‫pad, en dan willen we afbeeldingslabels retourneren.
‫Moet je zien.
‫Hoe basaal is dat?
‫Dus neemt een afbeeldingsbestand pad negen en daar voegde ze eraan toe, aansprakelijk verwerkt de afbeelding en retourneert een
‫paar afbeeldingslabels.
‫De string is langer dan de functie.
‫Mooi.
‫We hadden die regel niet eens nodig, we hadden het gewoon kunnen doen, hij komt hier terug.
‫Laten we daar nu een snel voorbeeld geven.
‫Laten we eens kijken hoe dit er precies uit zou zien.
‫Proces, beeld.
‫We willen bestandsnamen.
‫Laten we 40 naar ons favoriete nummer halen en wat is het?
‫Hoe heet het, Lane?
‫Labels, we kunnen gewoon X gebruiken en waarom niet?
‫Dat is waarschijnlijk wat beter.
‫Ex.
‫Waarom?
‫42.
‫Demo van bovenstaande.
‫Mooi.
‫Dus dat is in een paar.
‫Ons imago staat op scherp omdat we het doorgeven aan het procesbeeld, maar aan ons label.
‫Is in zekere zin nog niet, maar dat klopt, we kunnen er een 10 van maken door gewoon naar constant te gaan.
‫Daar gaan we.
‫Dus nu hebben we een paar van een afbeelding en een labelpaar.
‫In de vorm van tijden maken we hier goede vorderingen en maken we onze gegevens gereed.
‫Ik herinner me dat ik zei dat veel machine learning je gegevens gewoon voorbewerkt tot een formaat dat
‫past in een machine learning-model.
‫Dat is wat we hier doen.
‫En nu, nogmaals, dit proces was een soort van het krijgen van onze gegevens in het formaat van gegevens.
‫Leibel in een paar tijden is agnostisch voor de gegevens die u gebruikt.
‫Dus als je geen afbeeldingen gebruikt, maar iets als tekst, zou dit een vergelijkbaar proces zijn, behalve
‫dat de manier waarop je de tekst voorbewerkt, anders is dan de afbeelding.
‫Je moet het nog steeds in tijden krijgen.
‫Oke.
‫We hebben dus een kleine functie te pakken.
‫Afbeeldings- en labelparen in de vorm van tupels zullen in de volgende video een functie schrijven om onze afbeeldings- en labelparen
‫in batches om te zetten.
‫En er zijn een paar kleine weetjes waar we op moeten letten, afhankelijk van of onze
‫afbeeldingen zich in een trainingswedstrijd, een validatiewedstrijd en een testwedstrijd bevinden.
‫Maar dat zien we in de volgende video.