‫Pessoal, agora temos uma função para pré-processar nossas imagens, transformá-las em Tensas, podemos agora começar a descobrir
‫o que precisamos fazer a seguir.
‫Então, temos que nos preparar, transformá-lo em Tensas, escolher um modelo.
‫Hum.
‫Bem, não estamos totalmente preparados para isso, então, se voltarmos, devemos ler um pouco mais sobre o empréstimo intensivo de imagens,
‫então descobriríamos que isso nos diz o que ele gosta de ver as coisas na forma de
‫dados lote, a. k. uma. um Tenzer contendo um exemplo de imagem ou um dado, por exemplo.
‫Lembre-se, isso é agnóstico em relação aos dados.
‫Estamos apenas usando imagens como nosso exemplo prático.
‫Então, ele gosta na forma de, OK, dê-me alguns dados.
‫E é rotulado como um tensor combinado para que eu possa processá-los muito rápido.
‫E se você está se perguntando o que é um lote, também é chamado de minilote, que é uma pequena parte dos
‫seus dados.
‫Agora, geralmente, se você está se perguntando o que é um bom tamanho de lote ou quanto é uma pequena porção, 32 geralmente é o
‫tamanho de lote padrão com a maioria dos modelos de aprendizado profundo.
‫E eu vou te mostrar, é assim que eu descubro muitas coisas.
‫Então vamos, John Laken, esse tamanho e você deve estar se perguntando quem diabos é John McCain?
‫Qual é o tamanho do lote, todas essas coisas?
‫Você sabe, para mim?
‫Bem, eu quero te mostrar um pequeno truque.
‫Quando você encontra ou ouve falar de alguém que é, digamos, uma figura na área de aprendizado de máquina ou aprendizado
‫profundo, um truque que eu uso para descobrir o que eles pensam de um determinado tópico é pesquisar o nome
‫deles no Google e Google o conceito que procuro.
‫Outro é Jeremy Howard.
‫Então, John e Jeremy Howard, você poderia dizer que Jeremy Howard critica isso no Google.
‫Estou apenas dizendo a você, essas duas pessoas de repente, John McCain, vou deixar você
‫pesquisá-lo, mas ele é um dos fundadores das redes neurais convolucionais, que é mais ou menos o
‫que pretendemos usar para processar nossas imagens.
‫Mas se desviarmos aqui, se procurarmos no Google John McCain isso.
‫E então chegamos ao Twitter, ele é, na verdade, um recurso incrível para descobrir as coisas.
‫Veja só, treinar com lotes grandes faz mal à saúde.
‫Mais importante ainda, é ruim para o seu erro de teste.
‫Amigos não permitem que amigos usem muitos lotes maiores que 30 a.
‫Então, temos um artigo aqui vinculado a diferentes tamanhos de lote.
‫Vou deixar você dar uma olhada nisso, vou colocar um link deste tweet na seção de recursos para que você possa verificar o artigo,
‫mas é para isso que temos que trabalhar.
‫Vamos transformar nossos dados em lotes de tamanho 32 para que eles processem intensamente de forma realmente eficiente.
‫Então, vamos fazer um pequeno título, transformando nossos dados em lotes.
‫E essas coisinhas, aquela que acabei de mostrar pra vocês, tipo pesquisar o nome de alguém, esse tipo
‫de coisa eu acho importante, né?
‫Como você saberia disso se eu meio que não tivesse contado a você ou se você meio que não tivesse tropeçado nisso?
‫A única maneira de descobrir isso foi tropeçando, ei, há todas essas ótimas informações que as pessoas
‫estão compartilhando.
‫Como faço para descobrir isso de vez em quando?
‫E, novamente, meu jeito não é perfeito, mas é útil.
‫Procuro no Google o nome de alguém e um determinado conceito.
‫Eu quero saber mais sobre.
‫É por isso que é importante compartilhar seu trabalho se você encontrar algo valioso.
‫OK, desviado mais uma vez.
‫Mas por que transformaríamos nosso algo em lotes?
‫Bem, digamos.
‫Por que transformar nossos dados em lotes e se você ainda está confuso com lotes, estamos apenas pegando uma pequena parte.
‫Trinta e duas imagens e calculando nessas trinta e duas imagens de uma vez e depois no próximo loop,
‫na próxima sessão de treinamento, calculamos nas trinta e duas seguintes, porque se tentássemos calcular padrões
‫em todas as 10.000 imagens.
‫Então, digamos que você esteja tentando processar mais de 10.000 imagens de uma vez, todas elas podem não caber na memória.
‫O que quero dizer com isso é que uma GPU, embora seja uma computação muito rápida, ainda tem uma quantidade
‫limitada de memória.
‫E assim meu computador tem 16 gigabytes de RAM, o suporte da GPU.
‫Isso pode ter oito gigabytes de RAM.
‫Portanto, se tivermos mais de dez mil imagens e estivermos tentando processar as patentes de uma vez, isso pode
‫ser mais de oito gigabytes, o que tornará nosso processo de treinamento mais lento.
‫Isso vai quebrar tudo.
‫É por isso que fazemos trinta e dois de cada vez.
‫É por isso que fazemos cerca de trinta e duas imagens por vez.
‫Você pode 32 imagens desse tamanho.
‫É isso mesmo.
‫Este é o tamanho do lote, você pode ajustar manualmente o tamanho do lote, se necessário.
‫Tudo bem.
‫Então, passei bastante tempo conversando.
‫Vamos começar a escrever algum código.
‫O que nós precisamos?
‫Então escreva aqui.
‫Para usar o fluxo do tensor de maneira eficaz, precisamos de nossos dados na forma de tuplas de tensor que se parecem com isso.
‫Portanto, a imagem na forma de um Tenzer e rótulo.
‫Então, como pares, passamos trinta e dois deles por vez para nosso modelo de aprendizado de máquina e ele descobriria os padrões
‫nesta imagem que se relacionam a este rótulo, e então faria isso em uma espécie de loop
‫até que passe por todas as dez mil imagens ou mais.
‫Tudo bem.
‫Vamos construir algumas funcionalidades, mas primeiro precisamos de uma maneira de obter tuplas, portanto, antes de podermos transformá-las
‫em lotes de 32, precisamos obter uma tupla semelhante a esta.
‫Então, vamos escrever uma pequena função para criar uma função simples para retornar uma tupla de alguns tempos que rola para fora
‫da língua perfeitamente.
‫Então, nós queremos ir definitivamente buscar um rótulo de imagem.
‫Porque temos uma função aqui que vai retornar nossa imagem, então tudo o que queremos fazer é
‫basicamente obter o rótulo associado a qualquer caminho para o qual passamos esta função.
‫Então aqui, caminho da imagem e agora realmente você vai rir de mim pela simplicidade dessa função, porque tudo o
‫que estamos fazendo é passar pelo caminho da imagem.
‫Acabamos de escrever o rótulo real e a função de pré-processamento da imagem, portanto, processe, imagem, imagem,
‫caminho e, em seguida, queremos retornar rótulos de imagem.
‫Olhe para isso.
‫Quão básico é isso?
‫Então, pega um caminho de arquivo de imagem nove e, então, ela acrescentou, o responsável processa a imagem e retorna um par de
‫rótulos de imagem.
‫A string é mais longa do que a função.
‫Lindo.
‫Nem precisávamos daquela linha, poderíamos ter feito isso vai voltar aqui.
‫Agora, vamos dar um exemplo rápido aqui.
‫Vamos ver exatamente como seria.
‫Processo, imagem.
‫Queremos nomes de arquivos.
‫Vamos colocar 40 no nosso número favorito e o que é?
‫Como se chama, Lane?
‫Marcadores, poderíamos apenas usar X e por que não?
‫Provavelmente é um pouco melhor.
‫Ex.
‫Por quê?
‫42
‫Demonstração do acima.
‫Lindo.
‫Então, isso é um par.
‫Nossa imagem está tensa porque passamos para imagem de processo, mas nosso rótulo.
‫Ainda não está em um sentido, mas isso é certo, poderíamos transformá-lo em um conjunto de 10 apenas indo para constante.
‫Aqui vamos nós.
‫Portanto, agora temos um par de imagem e rótulo.
‫Na forma de tempos, agora estamos fazendo um bom progresso aqui e preparando nossos dados.
‫Lembro que disse que muito aprendizado de máquina é apenas um pré-processamento em seus dados em um formato que se encaixa em
‫um modelo de aprendizado de máquina.
‫É isso que estamos fazendo aqui.
‫E agora, novamente, esse processo estava levando nossos dados para o formato de dados.
‫Leibel em alguns tempos é agnóstico em relação aos dados que você está usando.
‫Portanto, se você não está usando imagens, está usando algo como texto, seria um processo muito semelhante,
‫exceto que a maneira como você pré-processa o texto será diferente da imagem.
‫Você ainda tem que colocá-lo em tempos.
‫Tudo bem.
‫Portanto, temos uma pequena função para obter.
‫Pares de imagem e rótulo na forma de tuplas escreverão uma função no próximo vídeo para transformar nossos pares de
‫imagem e rótulo em lotes.
‫E há alguns pequenos detalhes que precisamos prestar atenção, dependendo se nossas imagens estão em uma partida
‫de treinamento, uma partida de validação e uma partida de teste.
‫Mas veremos isso no próximo vídeo.