‫เอาล่ะ
‫ตอนนี้เรามีฟังก์ชันในการประมวลผลภาพล่วงหน้า หรือที่เรียกกันว่าเปลี่ยนให้เป็นกาล
‫ตอนนี้เราสามารถเริ่มคิดได้ว่าเราต้องทำอะไรต่อไป
‫เราจึงเตรียมข้อมูลให้พร้อม เปลี่ยนเป็นกาล
‫เลือกรุ่น
‫อืม.
‫เรายังไม่ถึงขั้นนี้
‫ดังนั้นถ้าเรากลับมา เราจะอ่านเพิ่มเติมอีกนิดเกี่ยวกับการเรียนรู้ภาพใน TensorFlow
‫เราจะพบว่า TensorFlow ชอบดูสิ่งต่าง ๆ ในรูปแบบของชุดข้อมูล เค เทนเซอร์ที่มีตัวอย่างรูปภาพหรือตัวอย่างข้อมูล
‫โปรดจำไว้ว่านี่เป็นข้อมูลที่ไม่เกี่ยวกับข้อมูล
‫เราแค่ใช้รูปภาพเป็นตัวอย่างในทางปฏิบัติของเรา
‫ดังนั้นมันจึงชอบในรูปแบบให้ข้อมูลแก่ฉัน และมันถูกติดฉลากเป็นเมตริกซ์รวม เพื่อให้ฉันสามารถประมวลผลได้อย่างรวดเร็ว
‫และถ้าคุณสงสัยว่าแบตช์คืออะไร ก็เรียกอีกอย่างว่าแบตช์ขนาดเล็ก ซึ่งเป็นส่วนเล็ก ๆ ของข้อมูลของคุณ
‫โดยทั่วไปแล้ว หากคุณสงสัยว่าขนาดแบทช์ที่ดีคืออะไรหรือส่วนเล็ก ๆ นั้นมีขนาดเท่าใด โดยทั่วไป 32 จะเป็นขนาดแบทช์เริ่มต้นที่มีโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกส่วนใหญ่
‫และผมจะแสดงให้คุณเห็นว่านี่คือวิธีที่ผมหาสิ่งต่างๆ มากมาย
‫ดังนั้นเราไปที่ขนาดชุดของ Yan Liqun และคุณอาจสงสัยว่า Yan Liqun คือใคร?
‫ขนาดแบทช์คืออะไร?
‫สิ่งเหล่านี้เป็นสิ่งใหม่สำหรับฉัน
‫ผมอยากจะแสดงเคล็ดลับเล็กๆ น้อยๆ ให้คุณดู เมื่อคุณพบหรือเมื่อคุณได้ยินว่าใครเป็นใคร สมมติว่าเป็นบุคคลในแวดวงการเรียนรู้ของเครื่องหรือการเรียนรู้เชิงลึก
‫เคล็ดลับ AI ที่ฉันใช้เพื่อค้นหาว่าพวกเขาคิดอย่างไรในหัวข้อหนึ่งๆ คือ ฉัน Google ชื่อของพวกเขา และฉัน Google
‫แนวคิดที่ฉันกำลังมองหา
‫อีกคนคือเจเรมี ฮาวเวิร์ด
‫ดังนั้น John Larkin และ Jeremy Howard คุณสามารถไปที่ Jeremy Howard ขนาดแบทช์ของ Google ได้ ที่ฉันแค่บอกคุณสองคนนี้ที่คิดไม่ถึง
‫Josh McCown ฉันจะให้คุณค้นคว้าเกี่ยวกับเขา แต่เขาเป็นหนึ่งในผู้ก่อตั้ง
‫Convolutional Neural Network ซึ่งเป็นแบบที่เราจะใช้ในการประมวลผลภาพของเรา
‫แต่ถูกกีดกันที่นี่ถ้าเรา Google Yan Liqun ขนาดแบทช์
‫แล้วเราก็มาที่ Twitter เพื่อหาสิ่งที่เป็นแหล่งข้อมูลที่น่าทึ่งจริงๆ ในการคิดหาสิ่งต่างๆ
‫ฟังนะ การฝึกกับกลุ่มย่อยขนาดใหญ่นี้ไม่ดีต่อสุขภาพของคุณ
‫ที่สำคัญกว่านั้น มันไม่ดีสำหรับข้อผิดพลาดในการทดสอบของคุณ
‫เพื่อนอย่าปล่อยให้เพื่อนใช้มินิแบทช์ที่ใหญ่กว่า 32
‫จากนั้นเราก็มีกระดาษที่เชื่อมโยงกับขนาดแบทช์ต่างๆ
‫ดังนั้นฉันจะให้คุณดู
‫ฉันจะเชื่อมโยงทวีตนี้ในส่วนแหล่งข้อมูลเพื่อให้คุณสามารถตรวจสอบกระดาษนั้นได้
‫แต่นี่คือสิ่งที่เรากำลังจะดำเนินการต่อไป
‫เราจะแปลงข้อมูลของเราเป็นแบทช์ขนาด 32
‫ดังนั้นพวกเขาจึงประมวลผลอย่างมีประสิทธิภาพใน TensorFlow
‫มาเริ่มกันเลยดีกว่า เปลี่ยนข้อมูลออกเป็นแบทช์
‫และเกร็ดเล็กเกร็ดน้อยเหล่านี้ ที่ฉันเพิ่งแสดงให้คุณดู เช่น การค้นหาชื่อใครบางคน
‫ฉันคิดว่าสิ่งเหล่านี้สำคัญใช่ไหม
‫คุณจะรู้ได้อย่างไรว่าถ้าฉันไม่ได้บอกคุณ หรือคุณไม่บังเอิญเจอมัน
‫วิธีเดียวที่ฉันพบคือการบังเอิญเจอ เฮ้ มีข้อมูลดีๆ ทั้งหมดที่ผู้คนแบ่งปันกัน
‫ฉันจะพบว่าทุก ๆ ครั้งวิธีการของฉันไม่สมบูรณ์แบบ แต่มีประโยชน์
‫ฉัน Google ชื่อใครบางคนและแนวคิดบางอย่างที่ฉันต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติม
‫นี่คือเหตุผลที่การแบ่งปันงานของคุณเป็นสิ่งสำคัญหากคุณพบว่ามีบางสิ่งที่มีคุณค่า
‫ตกลง.
‫โดนหักหลังอีกแล้ว
‫แต่ทำไมเราถึงเปลี่ยนบางอย่างเป็นแบทช์?
‫เอาเป็นว่า.
‫เหตุใดจึงต้องเปลี่ยนข้อมูลของเราเป็นแบทช์
‫และถ้าคุณยังสับสนเรื่องแบทช์ เราก็แค่เอาส่วนเล็กๆ 32 รูป และคำนวณจาก
‫32 รูปเหล่านั้นในคราวเดียว
‫จากนั้นวงถัดไป เซสชั่นการฝึกอบรมถัดไปที่เราคำนวณใน 32 ถัดไป
‫เพราะหากเราลองคำนวณรูปแบบภาพทั้งหมด 10,000 ภาพ
‫ในที่นี้ สมมติว่าคุณกำลังพยายามประมวลผลภาพมากกว่า 10,000 ภาพในคราวเดียว
‫พวกเขาทั้งหมดอาจไม่พอดีกับหน่วยความจำ
‫สิ่งที่ฉันหมายถึงก็คือ CPU มี แม้ว่าการประมวลผลจะเร็วจริง ๆ แต่ก็ยังมีหน่วยความจำในจำนวนที่จำกัด
‫ดังนั้น คอมพิวเตอร์ของฉันจึงมี RAM ขนาด 16 กิกะไบต์ที่สำรอง GPU ซึ่งอาจมี RAM แปดกิกะไบต์
‫ดังนั้นหากเรามีรูปภาพมากกว่า 10,000 รูป และเรากำลังพยายามประมวลผลรูปแบบนั้นในครั้งเดียว นั่นอาจมากกว่า
‫8 กิกะไบต์ ซึ่งจะทำให้กระบวนการฝึกอบรมของเราช้าลง
‫มันจะทำลายทุกอย่าง
‫นั่นเป็นเหตุผลที่เราทำครั้งละ 32 ครั้ง
‫นั่นเป็นเหตุผลที่เราทำประมาณ 32 ภาพในแต่ละครั้ง
‫คุณสามารถ 32 ภาพขนาดแบทช์
‫ที่ตรงนี้.
‫นี่คือขนาดแบทช์
‫คุณสามารถปรับขนาดแบทช์ได้ด้วยตนเองหากต้องการ
‫เอาล่ะ เราเลยใช้เวลาคุยกันพอสมควร
‫มาเริ่มเขียนโค้ดกันเลย
‫เราต้องการอะไร?
‫ดังนั้นเขียนไว้ที่นี่
‫เพื่อที่จะใช้ TensorFlow อย่างมีประสิทธิภาพ เราต้องการข้อมูลของเราในรูปแบบของเทนเซอร์ทูเพิล ซึ่งมีลักษณะดังนี้
‫ดังนั้นภาพในรูปแบบของเทนเซอร์และฉลาก
‫มาเป็นคู่เลย
‫จากนั้นเราจะส่งต่อ 32 สิ่งเหล่านี้ไปยังโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องของเรา และมันจะหารูปแบบในภาพนี้ที่เกี่ยวข้องกับป้ายกำกับนี้
‫จากนั้นมันก็จะทำแบบนั้นในลักษณะวนซ้ำจนกว่าจะถึง ผ่านภาพบวกทั้งหมด 10,000
‫ภาพ
‫ไม่เป็นไร.
‫มาสร้างฟังก์ชันกัน
‫แต่ก่อนอื่น เราต้องมีวิธีหาสิ่งอันดับ
‫เราต้องการก่อนจะเปลี่ยนเป็นแบตช์ 32 ตัว เราต้องได้ทูเพิลที่หน้าตาเป็นแบบนี้
‫ลองเขียนฟังก์ชันเล็กน้อยกัน
‫ดังนั้น ให้สร้างฟังก์ชันง่ายๆ เพื่อคืนค่าทูเพิล ซึ่งเป็นทูเพิลของกาลที่หลุดออกจากลิ้นอย่างสวยงาม
‫ดังนั้นเราจึงต้องการไป def รับป้ายกำกับรูปภาพ
‫เพราะเรามีฟังก์ชันที่จะส่งคืนภาพของเรา
‫ทั้งหมดที่เราต้องการทำคือเพียงแค่รับป้ายกำกับที่เชื่อมโยงกับเส้นทางใดก็ตามที่เราส่งผ่านฟังก์ชันนี้
‫ดังนั้นเราไปที่นี่ เส้นทางภาพ
‫และตอนนี้คุณจะหัวเราะเยาะฉันจริงๆ ว่าฟังก์ชันนี้ง่ายแค่ไหน เพราะทั้งหมดที่เราทำคือส่งผ่านเส้นทางของรูปภาพ
‫ป้ายกำกับจริงและฟังก์ชันการประมวลผลภาพล่วงหน้าที่เราเพิ่งเขียน
‫ดังนั้น ประมวลผลรูปภาพ เส้นทางของรูปภาพ จากนั้นเราต้องการที่จะส่งคืนป้ายกำกับรูปภาพ
‫ดูนั่นสิ
‫มันพื้นฐานแค่ไหน?
‫ดังนั้นใช้ชื่อเส้นทางของไฟล์รูปภาพและเธอจึงเพิ่มป้ายกำกับประมวลผลรูปภาพและส่งคืนตารางป้ายกำกับรูปภาพ
‫docstring ยาวกว่าฟังก์ชัน
‫สวยงาม.
‫เราไม่ต้องการแม้แต่บรรทัดนั้น
‫เราสามารถทำได้ทั้งหมด
‫กลับมาที่นี่
‫ทีนี้ มายกตัวอย่างสั้นๆ กัน
‫เรามาดูกันว่าสิ่งนี้จะมีลักษณะอย่างไร
‫กระบวนการภาพ
‫เราต้องการชื่อไฟล์
‫ให้ 40 เป็นตัวเลขที่เราโปรดปราน
‫และมันคืออะไร?
‫มันเรียกว่าอะไร?
‫บูลเลน.
‫ฉลาก
‫เราสามารถใช้ X และ Y ได้ใช่ไหม
‫นั่นน่าจะดีกว่านิดหน่อย
‫เอ็กซ์
‫ทำไม
‫42.
‫การสาธิตข้างต้น
‫สวยงาม.
‫นั่นคือในทูเพิล
‫ภาพของเราอยู่ในเทนเซอร์เพราะเราส่งต่อไปยังการประมวลผลภาพ แต่ป้ายกำกับของเรายังไม่อยู่ในเทนเซอร์
‫แต่ไม่เป็นไร
‫เราเปลี่ยนมันให้เป็นเทนเซอร์ได้โดยไปที่ค่าคงที่ของ TF
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ตอนนี้เรามีรูปภาพและคู่ป้ายกำกับแล้ว
‫ในรูปแบบของกาล
‫ตอนนี้เรากำลังดำเนินการอย่างดีในการเตรียมข้อมูลของเราให้พร้อม
‫จำได้ไหมว่าฉันพูดว่าแมชชีนเลิร์นนิงจำนวนมากแค่ประมวลผลข้อมูลของคุณล่วงหน้าให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะกับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
‫นั่นคือสิ่งที่เรากำลังทำที่นี่
‫และตอนนี้ อีกครั้ง กระบวนการนี้เป็นการนำข้อมูลของเรามาอยู่ในรูปแบบ data label ในสองสามกาล
‫ซึ่งไม่เชื่อเรื่องพระเจ้ากับข้อมูลใด ๆ ที่คุณใช้อยู่
‫ดังนั้น หากคุณไม่ได้ใช้รูปภาพ คุณกำลังใช้บางอย่าง เช่น ข้อความ นี่จะเป็นกระบวนการที่คล้ายคลึงกันมาก
‫ยกเว้นวิธีที่คุณดำเนินการล่วงหน้า
‫ข้อความจะแตกต่างจากรูปภาพ
‫คุณยังต้องทำให้มันกลายเป็นกาล
‫ไม่เป็นไร.
‫ดังนั้นเราจึงมีฟังก์ชันเล็กๆ น้อยๆ ในการรับภาพและคู่ป้ายกำกับในรูปของทูเพิล
‫เราจะเขียนฟังก์ชันในวิดีโอถัดไปเพื่อเปลี่ยนรูปภาพและป้ายกำกับให้เป็นชุด
‫และมีเกร็ดเล็กเกร็ดน้อยเล็กๆ น้อยๆ ที่เราต้องให้ความสนใจ ขึ้นอยู่กับว่ารูปภาพของเราอยู่ในชุดการฝึก
‫ชุดตรวจสอบ และชุดทดสอบหรือไม่
‫แต่เราจะเห็นสิ่งนั้นในวิดีโอหน้า