‫Tout le monde, alors maintenant nous avons une fonction pour pré-traiter nos images, les transformer en Tensas, nous pouvons maintenant commencer
‫à comprendre ce que nous devons faire ensuite.
‫Alors on se prépare, on le transforme en Tensas, on choisit un modèle.
‫Hmm.
‫Eh bien, nous ne sommes pas tout à fait à la hauteur, donc si nous revenons, nous lisons un peu plus dans le prêt
‫d'images intensif, donc nous découvririons que cela nous dit ce qu'il aime voir les choses sous la forme d'une
‫donnée lot, a. k. une. un Tenzer contenant un exemple d'image ou une donnée par exemple.
‫N'oubliez pas qu'il s'agit de données agnostiques.
‫Nous utilisons simplement des images comme exemple pratique.
‫Donc, il aime ça sous la forme de, OK, donnez-moi une donnée.
‫Et il est étiqueté comme un tenseur combiné afin que je puisse les traiter très rapidement.
‫Et si vous vous demandez ce qu'est un lot, eh bien, on l'appelle aussi un mini lot, qui représente une petite partie de
‫vos données.
‫Maintenant, généralement, si vous vous demandez quelle est une bonne taille de lot ou quelle est la taille d'une petite partie, 32 est généralement la taille
‫de lot par défaut avec la plupart des modèles d'apprentissage en profondeur.
‫Et je vais vous montrer, c'est comme ça que je comprends beaucoup de choses.
‫Alors allons-y, John Laken, cette taille et vous vous demandez peut-être qui est John McCain ?
‫Quelle est la taille du lot, toutes ces choses ?
‫Tu sais, pour moi ?
‫Eh bien, je veux vous montrer un petit truc.
‫Lorsque vous trouvez ou lorsque vous entendez parler de quelqu'un qui est, disons, une figure dans le domaine de l'apprentissage automatique
‫ou de l'apprentissage en profondeur, une astuce que j'utilise pour savoir ce qu'elle pense d'un certain sujet est je Google son
‫nom et je Google le concept que je recherche.
‫Un autre est Jeremy Howard.
‫Alors John et Jeremy Howard, vous pourriez aller à Jeremy Howard sur Google.
‫Je vous le dis juste, ces deux personnes de ma tête, John McCain, je vous laisse faire des recherches
‫sur lui, mais il est l'un des fondateurs des réseaux de neurones convolutifs, ce qui est un peu ce que
‫nous allons faire utiliser pour traiter nos images.
‫Mais se distraire ici, si nous Google John McCain ceci.
‫Et puis nous arrivons à Twitter, c'est en fait une ressource incroyable pour comprendre les choses.
‫Regardez ceci, l'entraînement avec de nombreux lots est mauvais pour votre santé.
‫Plus important encore, c'est mauvais pour votre erreur de test.
‫Les amis ne laissent pas leurs amis utiliser de nombreux lots supérieurs à 30.
‫Ensuite, nous avons un document ici lié sur différentes tailles de lots.
‫Je vais donc vous laisser examiner cela, je vais lier ce tweet dans la section des ressources afin que vous puissiez consulter ce document,
‫mais c'est ce vers quoi nous devons travailler.
‫Nous allons transformer nos données en lots de taille 32 afin qu'elles soient traitées de manière très efficace et intensive.
‫Faisons donc un petit cap, transformant nos données en lots.
‫Et ces petits trucs, celui que je viens de vous montrer, comme chercher le nom de quelqu'un, ce genre de choses
‫que je pense sont importantes, n'est-ce pas ?
‫Comment le sauriez-vous si je ne vous l'avais pas dit ou si vous n'étiez pas tombé dessus?
‫La seule façon dont j'ai trouvé cela était de tomber sur, hé, il y a toutes ces bonnes informations que
‫les gens partagent.
‫Comment puis-je trouver cela de temps en temps?
‫Et encore une fois, ma méthode n'est pas parfaite, mais elle est utile.
‫Je Google le nom de quelqu'un et un certain concept.
‫Je veux en savoir plus.
‫C'est pourquoi il est important de partager votre travail si vous trouvez quelque chose de précieux.
‫OK, je suis encore une fois distrait.
‫Mais pourquoi transformerions-nous notre quelque chose en lots ?
‫Eh bien, disons.
‫Pourquoi transformer nos données en lots et si vous êtes toujours confus sur les lots, nous n'en prenons qu'une petite partie.
‫Trente-deux images et calcul sur ces trente-deux images à la fois, puis la boucle suivante, la prochaine session
‫d'entraînement, nous calculons sur les trente-deux prochaines, car si nous essayions de calculer des motifs dans
‫les 10 000 images.
‫Alors ici, disons que vous essayez de traiter plus de 10 000 images en une seule fois, elles pourraient toutes ne pas tenir dans la
‫mémoire.
‫Donc, ce que je veux dire par là, c'est qu'un GPU a, bien qu'il s'agisse d'un calcul très rapide, il a toujours une quantité
‫de mémoire limitée.
‫Et donc mon ordinateur a 16 gigaoctets de RAM, le support GPU.
‫Cela pourrait avoir huit gigaoctets de RAM.
‫Donc, si nous avons plus de dix mille images et que nous essayons de traiter les brevets en une seule fois,
‫cela peut représenter plus de huit gigaoctets, ce qui va ralentir notre processus de formation.
‫Ça va tout casser.
‫C'est pourquoi nous en faisons trente-deux à la fois.
‫C'est pourquoi nous faisons environ trente-deux images à la fois.
‫Vous pouvez 32 images de cette taille.
‫C'est juste ici.
‫Il s'agit de la taille du lot, vous pouvez ajuster manuellement la taille du lot si nécessaire.
‫Très bien.
‫J'ai donc passé assez de temps à parler.
‫Commençons à écrire du code.
‫De quoi avons nous besoin?
‫Alors écrivez-le ici.
‫Afin d'utiliser efficacement le flux Tensor, nous avons besoin de nos données sous la forme de tuples tenseurs qui ressemblent à ceci.
‫Donc image sous la forme d'un Tenzer et d'une étiquette.
‫Donc, en tant que paires, nous en avons ensuite transmis trente-deux à la fois à notre modèle d'apprentissage automatique et il déterminerait les modèles
‫de cette image qui se rapportent à cette étiquette, puis cela finirait par le faire en une sorte de
‫boucle jusqu'à ce qu'il passe à travers les dix mille images et plus.
‫Très bien.
‫Créons quelques fonctionnalités, mais nous avons d'abord besoin d'un moyen d'obtenir des tuples, donc avant de pouvoir les transformer en
‫lots de 32, nous devons obtenir un tuple qui ressemble à ceci.
‫Alors écrivons une petite fonction afin de créer une fonction simple pour renvoyer un tuple à quelques temps qui sort bien
‫de la langue.
‫Nous voulons donc obtenir une étiquette d'image.
‫Parce que nous avons une fonction ici qui va renvoyer notre image, donc tout ce que nous voulons
‫faire, c'est simplement obtenir l'étiquette associée au chemin que nous passons à cette fonction.
‫Alors ici, chemin de l'image et maintenant vraiment vous allez vous moquer de moi pour la simplicité de cette fonction, car tout ce
‫que nous faisons est de passer au chemin de l'image.
‫L'étiquette réelle et la fonction de pré-traitement d'image que nous venons d'écrire, donc traitez, image, image,
‫chemin, puis nous voulons retourner les étiquettes d'image.
‫Regarde ça.
‫À quel point est-ce basique ?
‫Prend donc un chemin de fichier image neuf et là, elle a donc ajouté, responsable traite l'image et renvoie quelques
‫étiquettes d'image.
‫La chaîne est plus longue que la fonction.
‫Beau.
‫Nous n'avions même pas besoin de cette ligne, nous aurions pu le faire, elle reviendra ici.
‫Maintenant, donnons juste un exemple rapide ici.
‫Voyons juste à quoi cela ressemblerait.
‫Processus, image.
‫Nous voulons des noms de fichiers.
‫Allons 40 à notre numéro préféré et qu'est-ce que c'est ?
‫Comment ça s'appelle, Lane ?
‫Les étiquettes, on pourrait juste utiliser X et pourquoi pas ?
‫C'est probablement un peu mieux.
‫Ex.
‫Pourquoi?
‫42.
‫Démo de ce qui précède.
‫Beau.
‫C'est donc en couple.
‫Notre image est tendue car nous la passons en image de traitement, mais notre étiquette.
‫Ce n'est pas encore dans un sens, mais c'est un droit, nous pourrions le transformer en un set de 10 en allant simplement à constant.
‫On y va.
‫Alors maintenant, nous avons une paire d'images et d'étiquettes.
‫Sous la forme de temps, maintenant nous faisons de bons progrès ici et préparons nos données.
‫Je me souviens comment j'ai dit qu'une grande partie de l'apprentissage automatique consiste simplement à pré-traiter vos données dans un format qui
‫s'intègre dans un modèle d'apprentissage automatique.
‫C'est ce que nous faisons ici.
‫Et maintenant, encore une fois, ce processus consistait en quelque sorte à mettre nos données au format de données.
‫Leibel dans quelques temps est indépendant des données que vous utilisez.
‫Donc, si vous n'utilisez pas d'images, vous utilisez quelque chose comme du texte, ce serait un processus très
‫similaire, sauf que la façon dont vous pré-traitez le texte sera différente de l'image.
‫Encore faut-il le mettre dans les temps.
‫Très bien.
‫Nous avons donc une petite fonction à obtenir.
‫Les paires d'images et d'étiquettes sous forme de tuples écriront une fonction dans la prochaine vidéo pour transformer nos paires
‫d'images et d'étiquettes en lots.
‫Et il y a quelques petits détails auxquels nous devons prêter attention selon que nos images sont dans
‫un match d'entraînement, un match de validation et un match de test.
‫Mais nous verrons cela dans la prochaine vidéo.