‫Todo el mundo, ahora tenemos una función para preprocesar nuestras imágenes, convertirlas en Tensas, ahora podemos empezar a
‫averiguar qué tenemos que hacer a continuación.
‫Así que nos preparamos, lo convertimos en Tensas, elegimos un modelo.
‫Mmm.
‫Bueno, no estamos a la altura de esto, así que si volvemos, leeremos un poco más sobre el préstamo intensivo de
‫imágenes, para que averigüemos que nos dice qué le gusta ver las cosas en forma de
‫datos. lote, a. k. una. un Tenzer que contiene un ejemplo de imagen o un dato, por ejemplo.
‫Recuerde, esto es independiente de los datos.
‫Solo estamos usando imágenes como nuestro ejemplo práctico.
‫Entonces le gusta en forma de, OK, dame un dato.
‫Y está etiquetado como un tensor combinado para que pueda procesarlos muy rápido.
‫Y si se está preguntando qué es un lote, bueno, también se le llama mini lote, que es una pequeña parte de
‫sus datos.
‫Ahora, en general, si se pregunta cuál es un buen tamaño de lote o cuánto es una porción pequeña, 32 es generalmente el tamaño de
‫lote predeterminado con la mayoría de los modelos de aprendizaje profundo.
‫Y les mostraré, así es como averiguo muchas cosas.
‫Así que vamos, John Laken, de ese tamaño y quizás te preguntes quién diablos es John McCain.
‫¿Qué es el tamaño del lote, todas estas cosas?
‫¿Sabes, para mí?
‫Bueno, quiero mostrarte un pequeño truco.
‫Cuando encuentras o escuchas de alguien que es, digamos, una figura en el campo del aprendizaje automático o del aprendizaje
‫profundo, un truco que utilizo para averiguar qué piensan de un tema determinado es que busco en Google su
‫nombre y en Google. el concepto que estoy buscando.
‫Otro es Jeremy Howard.
‫Entonces, John y Jeremy Howard, podrían ir a que Jeremy Howard critique a Google.
‫Solo te digo, estas dos personas de mi mente, John McCain, dejaré que lo investigues, pero él
‫es uno de los fundadores de las redes neuronales convolucionales, que es algo de lo que vamos
‫a hacer. utilizar para procesar nuestras imágenes.
‫Pero desviarnos del tema aquí, si buscamos en Google esto a John McCain.
‫Y luego llegamos a Twitter, que en realidad es un recurso increíble para resolver las cosas.
‫Mire esto, entrenar con muchos lotes es malo para su salud.
‫Más importante aún, es malo para su error de prueba.
‫Los amigos no permiten que los amigos usen lotes mayores de 30 a.
‫Entonces tenemos un documento aquí vinculado en diferentes tamaños de lote.
‫Así que les dejaré mirar eso, vincularé este tweet en la sección de recursos para que puedan consultar ese documento, pero esto
‫es en lo que tenemos que trabajar.
‫Vamos a transformar nuestros datos en lotes de tamaño 32 para que se procesen de manera realmente eficiente e intensiva.
‫Así que hagamos un pequeño encabezado, convirtiendo nuestros datos en lotes.
‫Y estos pequeños detalles, el que les acabo de mostrar, como buscar el nombre de alguien, este tipo
‫de cosas creo que son importantes, ¿verdad?
‫¿Cómo sabrías eso si no te lo dije o si no te lo encontraste?
‫La única forma en que encontré eso fue tropezando con, oye, hay toda esta gran información que la gente
‫está compartiendo.
‫¿Cómo encuentro eso de vez en cuando?
‫Y de nuevo, mi camino no es perfecto, pero es útil.
‫Busco en Google el nombre de alguien y cierto concepto.
‫Quiero saber más.
‫Por eso es importante compartir su trabajo si encuentra algo valioso.
‫OK, desviarme una vez más.
‫Pero, ¿por qué convertiríamos nuestro algo en lotes?
‫Bueno, digamos.
‫Por qué convertir nuestros datos en lotes y si todavía está confundido con los lotes, solo estamos tomando una pequeña porción.
‫Treinta y dos imágenes y calculando esas treinta y dos imágenes a la vez y luego el siguiente bucle, la
‫siguiente sesión de entrenamiento, calculamos sobre las siguientes treinta y dos, porque si tratamos de calcular patrones
‫en todas las 10000 imágenes.
‫Entonces, digamos que está tratando de procesar más de 10000 imágenes de una sola vez, es posible que no quepan en la memoria.
‫Entonces, lo que quiero decir con eso es que una GPU tiene, aunque es una computación realmente rápida, todavía tiene una cantidad
‫limitada de memoria.
‫Y entonces mi computadora tiene 16 gigabytes de RAM, el respaldo de la GPU.
‫Esto podría tener ocho gigabytes de RAM.
‫Entonces, si tenemos más de diez mil imágenes y estamos tratando de procesar las patentes de una sola vez,
‫eso puede ser más de ocho gigabytes, lo que ralentizará nuestro proceso de capacitación.
‫Va a romper todo.
‫Por eso hacemos treinta y dos a la vez.
‫Por eso hacemos unas treinta y dos imágenes a la vez.
‫Puede 32 imágenes de ese tamaño.
‫Eso es aquí mismo.
‫Este es el tamaño del lote, puede ajustar manualmente el tamaño del lote si es necesario.
‫Está bien.
‫Así que pasé bastante tiempo hablando.
‫Comencemos a escribir código.
‫¿Qué necesitamos?
‫Así que escríbelo aquí.
‫Para usar el flujo tensorial de manera efectiva, necesitamos nuestros datos en forma de tuplas tensoras que se ven así.
‫Así que imagina en forma de Tenzer y etiqueta.
‫Entonces, como pares, pasamos treinta y dos de estos a la vez a nuestro modelo de aprendizaje automático y descubriría los
‫patrones en esta imagen que se relacionan con esta etiqueta, y luego terminaría haciéndolo en una
‫especie de bucle. hasta que pasa por las diez mil imágenes.
‫Está bien.
‫Construyamos algunas funciones, pero primero necesitamos una forma de obtener tuplas, por lo que antes de poder convertirlas en
‫lotes de 32, necesitamos obtener una tupla que se vea así.
‫Así que vamos a escribir una pequeña función para que creemos una función simple para devolver una tupla con un par de tiempos verbales que se salen de
‫la lengua muy bien.
‫Así que definitivamente queremos ir a obtener una etiqueta de imagen.
‫Porque tenemos una función aquí que devolverá nuestra imagen, así que todo lo que queremos hacer
‫es básicamente asociar la etiqueta a cualquier ruta que pasemos a esta función.
‫Así que aquí, ruta de la imagen y ahora realmente te vas a reír de mí por lo simple que es esta función, porque todo lo
‫que estamos haciendo es pasar por la ruta de la imagen.
‫La etiqueta real y la función de preprocesamiento de la imagen que acabamos de escribir, así que procesamos, la imagen, la imagen,
‫la ruta y luego queremos devolver las etiquetas de la imagen.
‫Mira eso.
‫¿Qué tan básico es eso?
‫Entonces, toma una ruta de archivo de imagen nueve y allí, agregó, procesa la imagen responsable y devuelve un par de etiquetas
‫de imagen.
‫La cadena es más larga que la función.
‫Hermosa.
‫Ni siquiera necesitábamos esa línea, podríamos haberlo hecho, volverá aquí.
‫Ahora, démosle un ejemplo rápido.
‫Veamos exactamente cómo se vería esto.
‫Proceso, imagen.
‫Queremos nombres de archivo.
‫Llevemos 40 a nuestro número favorito y ¿cuál es?
‫¿Cómo se llama, Lane?
‫Etiquetas, podríamos usar X y ¿por qué no?
‫Probablemente sea un poco mejor.
‫Ex.
‫¿Por qué?
‫42.
‫Demostración de lo anterior.
‫Hermosa.
‫Eso es en un par.
‫Nuestra imagen está tensa porque la pasamos a procesar imagen, pero nuestra etiqueta.
‫Todavía no lo es en cierto sentido, pero es un derecho, podríamos convertirlo en un conjunto de 10 simplemente yendo a constante.
‫Aquí vamos.
‫Así que ahora tenemos un par de imágenes y etiquetas.
‫En forma de tiempos verbales, ahora estamos haciendo un buen progreso aquí y preparando nuestros datos.
‫Recuerdo que dije que gran parte del aprendizaje automático es solo un preprocesamiento en sus datos en un formato que se ajusta
‫a un modelo de aprendizaje automático.
‫Eso es lo que estamos haciendo aquí.
‫Y ahora, nuevamente, este proceso consistía en llevar nuestros datos al formato de datos.
‫Leibel, en un par de tiempos verbales, es independiente de cualquier dato que esté utilizando.
‫Entonces, si no está usando imágenes, está usando algo como texto, este sería un proceso muy similar, excepto
‫que la forma en que procesa previamente el texto será diferente a la imagen.
‫Todavía tienes que ponerlo en tiempo.
‫Está bien.
‫Así que tenemos una pequeña función que conseguir.
‫Los pares de imágenes y etiquetas en forma de tuplas escribirán una función en el siguiente video para convertir nuestros pares
‫de imágenes y etiquetas en lotes.
‫Y hay algunos pequeños detalles a los que debemos prestar atención dependiendo de si nuestras imágenes están en
‫un partido de entrenamiento, un partido de validación y un partido de prueba.
‫Pero eso lo veremos en el siguiente video.