‫Tutti, quindi ora abbiamo una funzione per pre-elaborare le nostre immagini, trasformarle in Tensa, ora possiamo iniziare
‫a capire cosa dobbiamo fare dopo.
‫Quindi dobbiamo prepararci, trasformarlo in Tensas, scegliere un modello.
‫Hmm.
‫Beh, non siamo proprio all'altezza di questo, quindi se torniamo, leggiamo un po' di più sul prestito intensivo di
‫immagini, così scopriremo che ci dice cosa gli piace vedere le cose sotto forma di dati
‫lotto, a. K. un. un Tenzer contenente un esempio di immagine o un dato, per esempio.
‫Ricorda, questo è indipendente dai dati.
‫Stiamo solo usando le immagini come nostro esempio pratico.
‫Quindi gli piace sotto forma di, OK, dammi un dato.
‫Ed è etichettato come un tensore combinato, quindi posso elaborarli molto velocemente.
‫E se ti stai chiedendo cos'è un batch, beh, è anche chiamato mini batch, che è una piccola parte dei
‫tuoi dati.
‫Ora, in generale, se ti stai chiedendo quale sia una buona dimensione batch o quanto è una piccola porzione, 32 è generalmente la dimensione
‫batch predefinita con la maggior parte dei modelli di deep learning.
‫E ti mostrerò che è così che capisco un sacco di cose.
‫Quindi andiamo, John Laken, quella taglia e potresti chiederti chi diavolo è John McCain?
‫Qual è la dimensione del lotto, tutte queste cose?
‫Sai, a me?
‫Bene, voglio mostrarti un piccolo trucco.
‫Quando trovi o senti parlare di qualcuno che è, diciamo, una figura nel campo del machine learning o del deep
‫learning, un trucco che uso per capire cosa pensano di un determinato argomento è io Google il loro nome
‫e io Google il concetto che sto cercando.
‫Un altro è Jeremy Howard.
‫Quindi John e Jeremy Howard, potresti dire che Jeremy Howard picchia Google su questo.
‫Ti sto solo dicendo che queste due persone fuori di testa, John McCain, ti lascerò fare ricerche
‫su di lui, ma è uno dei fondatori delle reti neurali convoluzionali, che è un po' quello che andremo
‫a fare. utilizzare per elaborare le nostre immagini.
‫Ma essere distratti qui, se cerchiamo su Google John McCain questo.
‫E poi arriviamo a Twitter, che in realtà è una risorsa straordinaria per capire le cose.
‫Guarda questo, l'allenamento con molti lotti fa male alla salute.
‫Ancora più importante, è dannoso per il tuo errore di test.
‫Gli amici non consentono agli amici di utilizzare molti lotti maggiori di 30 a.
‫Quindi abbiamo un documento qui collegato su lotti di diverse dimensioni.
‫Quindi ti lascio esaminare, collegherò questo tweet nella sezione delle risorse in modo che tu possa controllare quel documento, ma
‫questo è ciò su cui dobbiamo lavorare.
‫Trasformeremo i nostri dati in batch di dimensione 32 in modo che vengano elaborati in modo molto efficiente e intensivo.
‫Quindi facciamo un piccolo titolo, trasformando i nostri dati in batch.
‫E queste piccole curiosità, quella che ti ho appena mostrato, come cercare il nome di qualcuno, questo genere
‫di cose che penso siano importanti, giusto?
‫Come faresti a saperlo se non te l'avessi detto o non ti fossi imbattuto in questo?
‫L'unico modo in cui l'ho scoperto è stato imbattermi in, ehi, ci sono tutte queste fantastiche informazioni che le persone
‫stanno condividendo.
‫Come faccio a scoprirlo ogni tanto?
‫E ancora, il mio metodo non è perfetto, ma è utile.
‫Cerco su Google il nome di qualcuno e un certo concetto.
‫Voglio saperne di più.
‫Ecco perché è importante condividere il tuo lavoro se trovi qualcosa di prezioso.
‫Ok, mi sto distrarre ancora una volta.
‫Ma perché dovremmo trasformare il nostro qualcosa in lotti?
‫Beh, diciamo.
‫Perché trasformare i nostri dati in batch e se sei ancora confuso sui batch, ne prendiamo solo una piccola parte.
‫Trentadue immagini e calcolando su quelle trentadue immagini in una volta e poi il ciclo successivo, la prossima
‫sessione di allenamento, calcoliamo sulle successive trentadue, perché se provassimo a calcolare i modelli in
‫tutte le 10000 immagini.
‫Quindi qui, supponiamo che tu stia cercando di elaborare più di 10.000 immagini in una volta, potrebbero non adattarsi tutte alla memoria.
‫Quindi quello che voglio dire è che una GPU ha, anche se è un'elaborazione molto veloce, ha ancora una quantità
‫limitata di memoria.
‫E così il mio computer ha 16 gigabyte di RAM, il supporto della GPU.
‫Questo potrebbe avere otto gigabyte di RAM.
‫Quindi, se abbiamo più di diecimila immagini e stiamo cercando di elaborare i brevetti su quelle in una volta sola,
‫potrebbero essere più di otto gigabyte, il che rallenterà il nostro processo di addestramento.
‫Rompere tutto.
‫Ecco perché ne facciamo trentadue alla volta.
‫Ecco perché realizziamo circa trentadue immagini alla volta.
‫Puoi 32 immagini di quella dimensione.
‫È proprio qui.
‫Questa è la dimensione del batch, è possibile regolare manualmente la dimensione del batch se necessario.
‫Va bene.
‫Quindi ho passato abbastanza tempo a parlare.
‫Iniziamo a scrivere un po' di codice.
‫Cosa ci serve?
‫Quindi scrivilo qui.
‫Per utilizzare il flusso tensoriale in modo efficace, abbiamo bisogno dei nostri dati sotto forma di tuple tensoriali che assomigliano a questa.
‫Quindi immagine sotto forma di Tenzer ed etichetta.
‫Quindi come coppie, quindi abbiamo passato trentadue di questi alla volta al nostro modello di apprendimento automatico e avrebbe capito i modelli in
‫questa immagine che si riferiscono a questa etichetta, e poi avrebbe finito per farlo in una sorta di
‫ciclo continuo finché non passa attraverso tutte le diecimila e più immagini.
‫Va bene.
‫Creiamo alcune funzionalità, ma prima abbiamo bisogno di un modo per ottenere le tuple, quindi abbiamo bisogno prima di poterle trasformare in
‫batch di 32, abbiamo bisogno di ottenere una tupla che assomigli a questa.
‫Quindi scriviamo una piccola funzione in modo da creare una semplice funzione per restituire una tupla di un paio di tempi che esce
‫bene dalla lingua.
‫Quindi vogliamo andare a prendere un'etichetta per l'immagine.
‫Perché abbiamo una funzione qui che restituirà la nostra immagine, quindi tutto ciò che vogliamo fare
‫è semplicemente ottenere l'etichetta associata a qualsiasi percorso passiamo a questa funzione.
‫Quindi qui, percorso dell'immagine e ora davvero riderai di me per quanto sia semplice questa funzione, perché tutto ciò
‫che stiamo facendo è passare al percorso dell'immagine.
‫L'etichetta effettiva e la funzione di pre-elaborazione dell'immagine che abbiamo appena scritto, quindi elabora, immagine, immagine,
‫percorso e quindi vogliamo restituire le etichette dell'immagine.
‫Guarda quello.
‫Quanto è fondamentale?
‫Quindi prende un file di immagine percorso nove e lì così ha aggiunto, responsabile elabora l'immagine e restituisce un paio di etichette
‫di immagine.
‫La stringa è più lunga della funzione.
‫Bellissimo.
‫Non avevamo nemmeno bisogno di quella linea, avremmo potuto semplicemente farlo torneremo qui.
‫Ora, diamo solo un rapido esempio.
‫Vediamo esattamente come sarebbe.
‫Processo, immagine.
‫Vogliamo i nomi dei file.
‫Portiamo 40 al nostro numero preferito e che cos'è?
‫Come si chiama, Lane?
‫Etichette, potremmo semplicemente usare X e perché non potremmo?
‫Probabilmente è un po' meglio.
‫Ex.
‫Come mai?
‫42.
‫Dimostrazione di quanto sopra.
‫Bellissimo.
‫Quindi questo è in una coppia.
‫La nostra immagine è in tensione perché la passiamo all'elaborazione dell'immagine, ma la nostra etichetta.
‫Non è ancora in un certo senso, ma è un diritto, potremmo trasformarlo in un set da 10 semplicemente andando a costante.
‫Ci siamo.
‫Quindi ora abbiamo un paio di una coppia di immagini ed etichette.
‫Sotto forma di tempi, ora stiamo facendo dei buoni progressi e stiamo preparando i nostri dati.
‫Ricordo come ho detto che molto dell'apprendimento automatico è solo pre-elaborazione dei dati in un formato che si adatta a
‫un modello di apprendimento automatico.
‫Questo è quello che stiamo facendo qui.
‫E ora, di nuovo, questo processo consisteva nel portare i nostri dati nel formato dei dati.
‫Leibel in un paio di tempi è agnostico a qualsiasi dato tu stia usando.
‫Quindi, se non stai usando le immagini, stai usando qualcosa come il testo, questo sarebbe un processo
‫molto simile, tranne per il modo in cui pre-processi il testo sarà diverso dall'immagine.
‫Devi ancora metterlo nei tempi.
‫Va bene.
‫Quindi abbiamo una piccola funzione da svolgere.
‫Le coppie di immagini ed etichette sotto forma di tuple scriveranno una funzione nel prossimo video per trasformare le nostre coppie
‫di immagini ed etichette in batch.
‫E ci sono alcune piccole curiosità a cui dobbiamo prestare attenzione a seconda che le nostre immagini siano in
‫una partita di allenamento, una partita di convalida e una partita di prova.
‫Ma lo vedremo nel prossimo video.