‫Jeder, also haben wir jetzt eine Funktion, um unsere Bilder vorzuverarbeiten, sie in Tensas umzuwandeln, wir können jetzt anfangen
‫herauszufinden, was wir als nächstes tun müssen.
‫Also machen wir uns fertig, verwandeln es in Tensas, wählen ein Modell aus.
‫Hmm.
‫Nun, dem sind wir noch nicht ganz gewachsen, also wenn wir zurückkommen, werden wir uns ein bisschen intensiver mit dem Ausleihen
‫von Bildern beschäftigen, damit wir herausfinden, was uns sagt, was er gerne in Form von Daten
‫sieht Charge, a. k. A. ein Tenzer, der beispielsweise ein Bildbeispiel oder ein Datenelement enthält.
‫Denken Sie daran, dass dies datenunabhängig ist.
‫Wir verwenden nur Bilder als unser praktisches Beispiel.
‫Also gefällt es ihm in Form von, OK, gib mir ein Stück Daten.
‫Und es ist als kombinierter Tensor gekennzeichnet, damit ich sie sehr schnell verarbeiten kann.
‫Und wenn Sie sich fragen, was ein Batch ist, wird er auch als Mini-Batch bezeichnet, der ein kleiner Teil Ihrer
‫Daten ist.
‫Wenn Sie sich nun fragen, was eine gute Batchgröße ist oder wie viel ein kleiner Teil ist, ist 32
‫im Allgemeinen die Standardbatchgröße bei den meisten Deep-Learning-Modellen.
‫Und ich zeige Ihnen, so finde ich viele Dinge heraus.
‫Also gehen wir, John Laken, diese Größe und Sie fragen sich vielleicht, wer zum Teufel John McCain ist?
‫Was ist Losgröße, all diese Dinge?
‫Weißt du, für mich?
‫Nun, ich möchte Ihnen einen kleinen Trick zeigen.
‫Wenn Sie jemanden finden oder von ihm hören, der, sagen wir, eine Figur aus dem Bereich Machine Learning oder Deep Learning
‫ist, ist ein Trick, den ich benutze, um herauszufinden, was er von einem bestimmten Thema hält, ich google ihren
‫Namen und ich google das Konzept, das ich suche.
‫Ein anderer ist Jeremy Howard.
‫Also John und Jeremy Howard, Sie könnten gehen, Jeremy Howard schlägt auf Google das ein.
‫Ich sage Ihnen nur, diese beiden Leute aus dem Kopf, John McCain, ich lasse Sie
‫über ihn recherchieren, aber er ist einer der Begründer von Convolutional Neural Networks, was wir auch tun
‫werden verwenden, um unsere Bilder zu verarbeiten.
‫Aber hier abgelenkt zu werden, wenn wir John McCain googeln.
‫Und dann kommen wir zu Twitter, es ist eigentlich eine erstaunliche Ressource, um Dinge herauszufinden.
‫Sehen Sie sich das an, Training mit großen Mengen ist schlecht für Ihre Gesundheit.
‫Noch wichtiger ist, es ist schlecht für Ihren Testfehler.
‫Freunde lassen nicht zu, dass Freunde viele Chargen verwenden, die größer als 30 to sind.
‫Dann haben wir hier ein Papier zu verschiedenen Losgrößen verlinkt.
‫Ich lasse Sie also einen Blick darauf werfen, ich werde diesen Tweet im Ressourcenabschnitt verlinken, damit Sie sich dieses Papier
‫ansehen können, aber darauf müssen wir hinarbeiten.
‫Wir werden unsere Daten in Batches der Größe 32 umwandeln, damit sie wirklich effizient und intensiv verarbeitet werden.
‫Machen wir also eine kleine Überschrift und verwandeln unsere Daten in Stapel.
‫Und diese kleinen Leckerbissen, die ich Ihnen gerade gezeigt habe, wie die Suche nach dem Namen von jemandem, diese Art von
‫Dingen, die ich für wichtig halte, richtig?
‫Woher willst du das wissen, wenn ich es dir nicht gesagt hätte oder du nicht darüber gestolpert bist?
‫Die einzige Möglichkeit, die ich gefunden habe, war, dass ich darüber gestolpert bin, hey, es gibt all diese großartigen Informationen, die
‫die Leute teilen.
‫Wie finde ich das ab und zu?
‫Und wieder ist mein Weg nicht perfekt, aber hilfreich.
‫Ich googele den Namen von jemandem und ein bestimmtes Konzept.
‫Ich möchte mehr erfahren.
‫Aus diesem Grund ist es wichtig, Ihre Arbeit zu teilen, wenn Sie etwas Wertvolles finden.
‫OK, wieder einmal abgelenkt.
‫Aber warum sollten wir aus unserem Etwas Chargen machen?
‫Sagen wir mal.
‫Warum unsere Daten in Batches umwandeln und wenn Sie bei Batches immer noch verwirrt sind, nehmen wir nur einen kleinen Teil davon.
‫Zweiunddreißig Bilder und Berechnung auf diesen zweiunddreißig Bildern auf einmal und dann die nächste Schleife, die nächste
‫Trainingseinheit, berechnen wir auf den nächsten zweiunddreißig, denn wenn wir versucht hätten, Muster in allen
‫10000 Bildern zu berechnen.
‫Nehmen wir an, Sie versuchen, über 10000 Bilder auf einmal zu verarbeiten, sie passen möglicherweise nicht alle in den Speicher.
‫Was ich damit meine ist, dass eine GPU, obwohl sie sehr schnell rechnet, immer noch eine begrenzte Menge an
‫Speicher hat.
‫Und so hat mein Computer 16 Gigabyte RAM, die GPU-Unterstützung.
‫Dieser kann acht Gigabyte RAM haben.
‫Wenn wir also über zehntausend Bilder haben und versuchen, die Patente auf einmal zu verarbeiten, können
‫das mehr als acht Gigabyte sein, was unseren Schulungsprozess verlangsamen wird.
‫Es wird alles kaputt machen.
‫Deshalb machen wir zweiunddreißig auf einmal.
‫Deshalb machen wir ungefähr zweiunddreißig Bilder gleichzeitig.
‫Sie können 32 Bilder dieser Größe verwenden.
‫Das ist genau hier.
‫Dies ist die Batchgröße, Sie können die Batchgröße bei Bedarf manuell anpassen.
‫Gut.
‫Also verbrachte ich genug Zeit mit Reden.
‫Beginnen wir mit dem Schreiben von Code.
‫Was brauchen wir?
‫Also schreib es hier.
‫Um den Tensorflow effektiv nutzen zu können, benötigen wir unsere Daten in Form von Tensortupeln, die so aussehen.
‫Also Bild in Form eines Tenzers und Etiketts.
‫Als Paare gaben wir 32 davon gleichzeitig an unser Modell für maschinelles Lernen weiter, und es würde die Muster in diesem
‫Bild herausfinden, die sich auf dieses Label beziehen, und dann würde es das in einer
‫Art Schleife tun bis es durch alle zehntausend plus Bilder kommt.
‫Gut.
‫Lassen Sie uns einige Funktionen erstellen, aber zuerst brauchen wir eine Möglichkeit, Tupel zu erhalten. Bevor wir sie in Stapel
‫von 32 umwandeln können, müssen wir ein Tupel erhalten, das so aussieht.
‫Lassen Sie uns also eine kleine Funktion schreiben, damit wir eine einfache Funktion erstellen, um ein Tupel mit ein paar Zeitformen zurückzugeben, das schön
‫von der Zunge rollt.
‫Also wollen wir auf jeden Fall ein Bildlabel bekommen.
‫Da wir hier eine Funktion haben, die unser Bild zurückgibt, möchten wir im Grunde nur das
‫Label abrufen, das dem Pfad zugeordnet ist, den wir dieser Funktion übergeben.
‫Also hier, Bildpfad und jetzt werden Sie mich wirklich auslachen, wie einfach diese Funktion ist, denn
‫wir gehen nur am Bildpfad vorbei.
‫Das eigentliche Label und die Bildvorverarbeitungsfunktion haben wir gerade geschrieben, also verarbeiten, Bild, Bild,
‫Pfad, und dann wollen wir Bildlabels zurückgeben.
‫Sieh dir das an.
‫Wie grundlegend ist das?
‫Also nimmt eine Bilddatei Pfad neun und dort fügt sie so hinzu, verarbeitet das Bild haftbar und gibt ein paar
‫Bildetiketten zurück.
‫Der String ist länger als die Funktion.
‫Wunderschönen.
‫Wir brauchten nicht einmal diese Linie, wir hätten es einfach tun können, wir werden hierher zurückkehren.
‫Nun, lassen Sie uns dort nur ein kurzes Beispiel geben.
‫Mal sehen, wie das genau aussehen würde.
‫Prozess, Bild.
‫Wir wollen Dateinamen.
‫Kommen wir zu unserer Lieblingszahl 40 und was ist das?
‫Wie heißt es, Lane?
‫Labels, wir könnten einfach X verwenden und warum nicht?
‫Das ist wohl etwas besser.
‫Ex.
‫Wieso den?
‫42.
‫Demo des oben genannten.
‫Wunderschönen.
‫Das ist also ein Paar.
‫Unser Bild ist angespannt, weil wir es an das Prozessbild weitergeben, aber an unser Etikett.
‫Ist noch nicht in gewissem Sinne, aber das ist ein Recht, wir könnten es in einen 10er Satz verwandeln, indem wir einfach zu konstant gehen.
‫Na, bitte.
‫Jetzt haben wir also ein paar Bilder und ein Label-Paar.
‫In Form von Zeitformen machen wir hier jetzt gute Fortschritte und bereiten unsere Daten vor.
‫Ich erinnere mich, wie ich sagte, viel maschinelles Lernen sei nur eine Vorverarbeitung Ihrer Daten in ein Format, das in
‫ein Modell für maschinelles Lernen passt.
‫Das ist, was wir hier tun.
‫Und jetzt, wieder, brachte dieser Prozess unsere Daten in das Datenformat.
‫Leibel in einigen Zeitformen ist agnostisch gegenüber allen Daten, die Sie verwenden.
‫Wenn Sie also keine Bilder verwenden, verwenden Sie so etwas wie Text. Dies wäre ein sehr
‫ähnlicher Vorgang, außer dass die Vorverarbeitung des Textes sich vom Bild unterscheidet.
‫Du musst es noch in die Zeitform bringen.
‫Gut.
‫Wir müssen also eine kleine Funktion abrufen.
‫Bild- und Labelpaare in Form von Tupeln werden im nächsten Video eine Funktion schreiben, um unsere Bild- und
‫Labelpaare in Stapel umzuwandeln.
‫Und es gibt ein paar kleine Leckerbissen, auf die wir achten müssen, je nachdem, ob sich
‫unsere Bilder in einem Trainingsmatch, einem Validierungsmatch oder einem Testmatch befinden.
‫Aber das werden wir im nächsten Video sehen.