‫Semuanya, jadi sekarang kita memiliki fungsi untuk memproses gambar sebelumnya, mengubahnya menjadi Tensas, sekarang kita dapat mulai mencari
‫tahu apa yang perlu kita lakukan selanjutnya.
‫Jadi kita sudah bersiap-siap, mengubahnya menjadi Tensas, memilih model.
‫Hmm.
‫Yah, kami tidak cukup sampai ini, jadi jika kami kembali, kami membaca sedikit lebih banyak tentang meminjam gambar secara
‫intensif, jadi kami akan mencari tahu apa yang dia suka untuk melihat sesuatu dalam bentuk data
‫batch, a. k. sebuah. a Tenzer yang berisi contoh gambar atau sepotong data, misalnya.
‫Ingat, ini adalah data agnostik.
‫Kami hanya menggunakan gambar sebagai contoh praktis kami.
‫Jadi itu suka dalam bentuk, OK, beri saya sepotong data.
‫Dan itu diberi label sebagai tensor gabungan sehingga saya dapat memprosesnya dengan sangat cepat.
‫Dan jika Anda bertanya-tanya apa itu batch, itu juga disebut batch mini, yang merupakan sebagian kecil dari data
‫Anda.
‫Sekarang, secara umum, jika Anda bertanya-tanya apa ukuran batch yang baik atau berapa porsi kecil, 32 umumnya merupakan ukuran
‫batch default dengan sebagian besar model pembelajaran mendalam.
‫Dan saya akan menunjukkan kepada Anda, ini adalah bagaimana saya mengetahui banyak hal.
‫Jadi kita pergi, John Laken, ukuran itu dan Anda mungkin bertanya-tanya siapa sebenarnya John McCain?
‫Apa ukuran batch, semua hal ini?
‫Anda tahu, untuk saya?
‫Nah, saya ingin menunjukkan sedikit trik.
‫Ketika Anda menemukan atau ketika Anda mendengar seseorang yang, katakanlah, seorang tokoh di bidang pembelajaran mesin atau pembelajaran mendalam,
‫trik yang saya gunakan untuk mengetahui apa yang mereka pikirkan tentang topik tertentu adalah saya Google nama
‫mereka dan saya Google konsep yang saya cari.
‫Satu lagi adalah Jeremy Howard.
‫Jadi John dan Jeremy Howard, Anda bisa pergi Jeremy Howard memukul Google itu.
‫Saya hanya memberi tahu Anda, dua orang ini dari atas kepala saya, John McCain, saya akan
‫membiarkan Anda meneliti dia, tetapi dia adalah salah satu pendiri jaringan saraf convolutional, yang seperti yang akan
‫kita lakukan gunakan untuk memproses gambar kita.
‫Tapi teralihkan di sini, jika kita Google John McCain ini.
‫Dan kemudian kami datang ke Twitter, yang sebenarnya merupakan sumber yang luar biasa untuk mencari tahu.
‫Lihat ini, latihan dengan jumlah banyak tidak baik untuk kesehatan Anda.
‫Lebih penting lagi, ini buruk untuk kesalahan pengujian Anda.
‫Teman jangan biarkan teman menggunakan banyak batch yang lebih besar dari 30 sampai.
‫Kemudian kita punya kertas di sini terkait pada ukuran batch yang berbeda.
‫Jadi saya akan membiarkan Anda melihat ke dalamnya, saya akan menautkan tweet ini di bagian sumber daya sehingga Anda dapat memeriksa makalah
‫itu, tetapi inilah yang harus kami kerjakan.
‫Kami akan mengubah data kami menjadi kumpulan ukuran 32 sehingga prosesnya sangat efisien dan intensif.
‫Jadi mari kita membuat judul kecil, mengubah data kita menjadi kumpulan.
‫Dan informasi kecil ini, yang baru saja saya tunjukkan, seperti mencari nama seseorang, hal-hal semacam
‫ini menurut saya penting, bukan?
‫Bagaimana Anda tahu jika saya tidak memberi tahu Anda atau Anda tidak sengaja menemukannya?
‫Satu-satunya cara saya menemukan itu adalah dengan tersandung, hei, ada semua informasi hebat yang
‫dibagikan orang.
‫Bagaimana saya sering menemukannya?
‫Dan sekali lagi, cara saya tidak sempurna, tetapi sangat membantu.
‫Saya Google nama seseorang dan konsep tertentu.
‫Saya ingin mencari tahu lebih banyak.
‫Inilah mengapa penting untuk membagikan pekerjaan Anda jika Anda menemukan sesuatu yang berharga.
‫OK, teralihkan sekali lagi.
‫Tapi mengapa kita mengubah sesuatu kita menjadi kumpulan?
‫Nah, katakanlah.
‫Mengapa data kami diubah menjadi batch dan jika Anda masih bingung dengan batch, kami hanya mengambil sebagian kecil.
‫Tiga puluh dua gambar dan menghitung tiga puluh dua gambar pada satu waktu dan kemudian loop berikutnya, sesi
‫pelatihan berikutnya, kami menghitung pada tiga puluh dua berikutnya, karena jika kami mencoba menghitung pola
‫di semua 10.000 gambar.
‫Jadi di sini, katakanlah Anda mencoba memproses 10.000 gambar lebih sekaligus, semuanya mungkin tidak muat ke dalam memori.
‫Jadi yang saya maksud adalah bahwa GPU memiliki, meskipun komputasinya sangat cepat, namun masih memiliki jumlah memori
‫yang terbatas.
‫Jadi komputer saya memiliki 16 gigabyte RAM, dukungan GPU.
‫Ini mungkin memiliki delapan gigabyte RAM.
‫Jadi, jika kami memiliki sepuluh ribu gambar plus dan kami mencoba memproses patennya sekaligus, itu
‫mungkin lebih dari delapan gigabyte, yang akan memperlambat proses pelatihan kami.
‫Ini akan menghancurkan segalanya.
‫Jadi itu sebabnya kami melakukan tiga puluh dua sekaligus.
‫Jadi itulah mengapa kami membuat sekitar tiga puluh dua gambar sekaligus.
‫Anda dapat 32 gambar ukuran itu.
‫Itu di sini.
‫Ini adalah ukuran batch, Anda dapat menyesuaikan ukuran batch secara manual jika perlu.
‫Baiklah.
‫Jadi saya menghabiskan cukup banyak waktu untuk berbicara.
‫Mari kita mulai menulis beberapa kode.
‫Apa yang kita butuhkan?
‫Jadi tulis di sini.
‫Untuk menggunakan aliran Tensor secara efektif, kami membutuhkan data kami dalam bentuk tupel tensor yang terlihat seperti ini.
‫Jadi gambar dalam bentuk Tenzer dan label.
‫Jadi sebagai pasangan, maka kami meneruskan tiga puluh dua ini sekaligus ke model pembelajaran mesin kami dan itu akan menemukan
‫pola dalam gambar ini yang berhubungan dengan label ini, dan kemudian akhirnya akan melakukan itu
‫dalam semacam mode loop sampai berhasil melewati sepuluh ribu gambar plus.
‫Baiklah.
‫Mari kita membangun beberapa fungsionalitas, tetapi pertama-tama kita membutuhkan cara untuk mendapatkan tupel, jadi kita perlu sebelum dapat mengubahnya
‫menjadi kumpulan 32, kita perlu mendapatkan tupel yang terlihat seperti ini.
‫Jadi mari kita menulis sedikit fungsi sehingga kita membuat fungsi sederhana untuk mengembalikan sebuah tuple beberapa tenses yang meluncur dari
‫lidah dengan baik.
‫Jadi kami ingin pergi def mendapatkan label gambar.
‫Karena kita memiliki fungsi di sini yang akan mengembalikan gambar kita, jadi yang ingin kita lakukan pada dasarnya
‫adalah mendapatkan label yang terkait dengan jalur apa pun yang kita lewati fungsi ini.
‫Jadi di sini, jalur gambar dan sekarang Anda benar-benar akan menertawakan saya karena betapa sederhananya fungsi ini, karena
‫yang kita lakukan hanyalah melewati jalur gambar.
‫Label sebenarnya dan fungsi pra-pemrosesan gambar yang baru saja kita tulis, jadi proses, gambar, gambar, jalur,
‫dan kemudian kita ingin mengembalikan label gambar.
‫Lihat itu.
‫Seberapa mendasar itu?
‫Jadi mengambil jalur file gambar sembilan dan di sana jadi dia menambahkan, bertanggung jawab memproses gambar dan mengembalikan beberapa
‫label gambar.
‫String lebih panjang dari fungsi.
‫Cantik.
‫Kami bahkan tidak membutuhkan garis itu, kami bisa saja melakukannya akan kembali ke sini.
‫Sekarang, mari kita berikan contoh singkat di sana.
‫Mari kita lihat persis seperti apa ini.
‫Proses, gambar.
‫Kami ingin nama file.
‫Mari kita dapatkan 40 ke nomor favorit kita dan apa itu?
‫Apa namanya, Lan?
‫Label, kami hanya bisa menggunakan X dan mengapa tidak?
‫Itu mungkin sedikit lebih baik.
‫Mantan.
‫Mengapa?
‫42.
‫Demo di atas.
‫Cantik.
‫Jadi itu dalam pasangan.
‫Gambar kami tegang karena kami melewatinya untuk memproses gambar, tetapi label kami.
‫Belum dalam arti, tapi itu benar, kita bisa mengubahnya menjadi 10 set hanya dengan konstan.
‫Di sana kita pergi.
‫Jadi sekarang kita memiliki sepasang gambar dan label.
‫Dalam bentuk tenses, sekarang kami membuat beberapa kemajuan yang baik di sini dan menyiapkan data kami.
‫Saya ingat bagaimana saya mengatakan banyak pembelajaran mesin hanyalah pra-proses dalam data Anda ke dalam format yang
‫sesuai dengan model pembelajaran mesin.
‫Itulah yang kami lakukan di sini.
‫Dan sekarang, sekali lagi, proses ini seperti memasukkan data kita ke dalam format data.
‫Leibel dalam beberapa tenses adalah agnostik terhadap data apa pun yang Anda gunakan.
‫Jadi jika Anda tidak menggunakan gambar, Anda menggunakan sesuatu seperti teks, ini akan menjadi proses yang
‫sangat mirip, kecuali cara Anda memproses teks sebelumnya akan berbeda dengan gambar.
‫Anda masih harus memasukkannya ke dalam tenses.
‫Baiklah.
‫Jadi kita punya sedikit fungsi untuk didapatkan.
‫Pasangan gambar dan label dalam bentuk tupel akan menulis fungsi di video berikutnya untuk mengubah pasangan gambar dan
‫label kita menjadi batch.
‫Dan ada beberapa informasi kecil yang perlu kita perhatikan tergantung pada apakah gambar
‫kita dalam pertandingan pelatihan, pertandingan validasi, dan pertandingan uji.
‫Tapi kita lihat saja di video selanjutnya.