‫Được rồi.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi có một chức năng để xử lý trước hình ảnh của chúng tôi hay còn gọi là biến chúng thành các thì.
‫Bây giờ chúng ta có thể bắt đầu tìm ra những gì chúng ta cần làm tiếp theo.
‫Vì vậy, chúng tôi đã chuẩn bị sẵn dữ liệu, hãy chuyển nó thành các thì.
‫Chọn một mô hình.
‫Hừ!
‫Chà, chúng tôi không hoàn toàn đến mức này.
‫Vì vậy, nếu chúng ta quay lại, chúng ta sẽ đọc thêm một chút về hình ảnh học trong TensorFlow.
‫Chúng tôi nhận ra rằng TensorFlow thích xem mọi thứ dưới dạng một lô dữ liệu, a. k. một tensor chứa một ví dụ hình
‫ảnh hoặc một phần dữ liệu.
‫Hãy nhớ rằng, đây là dữ liệu bất khả tri.
‫Chúng tôi chỉ sử dụng hình ảnh làm ví dụ thực tế của chúng tôi.
‫Vì vậy, nó thích nó dưới dạng cung cấp cho tôi một phần dữ liệu và nó được gắn nhãn là một tensor kết hợp để tôi có thể xử
‫lý chúng rất nhanh.
‫Và nếu bạn đang tự hỏi lô là gì, thì nó còn được gọi là lô nhỏ, là một phần nhỏ dữ
‫liệu của bạn.
‫Bây giờ, nói chung, nếu bạn đang tự hỏi kích thước lô tốt là bao nhiêu hoặc bao nhiêu là một phần nhỏ, 32 thường là kích
‫thước lô mặc định với hầu hết các mô hình học sâu.
‫Và tôi sẽ cho bạn thấy đây là cách tôi tìm ra rất nhiều điều.
‫Vì vậy, chúng tôi đi kích thước lô Yan Liqun và bạn có thể tự hỏi Yan Liqun là cái quái gì?
‫Kích thước lô là gì?
‫Tất cả những điều này đều mới mẻ đối với tôi.
‫Tôi muốn chỉ cho bạn một mẹo nhỏ khi bạn tìm thấy hoặc khi bạn nghe nói về một người nào đó, giả sử, một
‫nhân vật trong lĩnh vực máy học hoặc học sâu.
‫Thủ thuật AI mà tôi sử dụng để tìm ra những gì họ nghĩ về một chủ đề nhất định là tôi Google tên của họ và tôi
‫Google khái niệm tôi đang tìm kiếm.
‫Một người khác là Jeremy Howard.
‫Vì vậy, John Larkin và Jeremy Howard, bạn có thể lên Google quy mô hàng loạt Jeremy Howard rằng tôi chỉ nói với bạn về hai người này ngay lập
‫tức, Josh McCown Tôi sẽ để bạn nghiên cứu về anh ấy, nhưng anh ấy là một
‫trong những người sáng lập mạng nơ-ron phức hợp, là loại mạng mà chúng ta sẽ sử dụng để xử lý hình ảnh
‫của mình.
‫Nhưng sẽ bị loại ở đây nếu chúng tôi có kích thước lô Google Yan Liqun.
‫Và sau đó, chúng ta đến với Twitter để tìm hiểu về những gì thực sự là một nguồn tài nguyên tuyệt vời.
‫Hãy nhìn xem, việc tập luyện với những mẻ nhỏ lớn như thế này có hại cho sức khỏe của bạn.
‫Quan trọng hơn, nó có hại cho lỗi thử nghiệm của bạn.
‫Bạn bè không cho phép bạn bè sử dụng lô nhỏ lớn hơn 32.
‫Sau đó, chúng tôi có một bài báo ở đây được liên kết với các kích thước lô khác nhau.
‫Vì vậy, tôi sẽ để bạn xem xét điều đó.
‫Tôi sẽ liên kết tweet này trong phần tài nguyên để bạn có thể xem bài báo đó.
‫Nhưng đây là những gì chúng tôi sẽ hướng tới.
‫Chúng tôi sẽ chuyển đổi dữ liệu của mình thành các lô có kích thước 32.
‫Vì vậy, họ xử lý thực sự hiệu quả trong TensorFlow.
‫Vì vậy, chúng ta hãy tạo một tiêu đề nhỏ, chuyển dữ liệu thành các lô.
‫Và những mẩu tin nhỏ này, thứ mà tôi vừa cho bạn xem, giống như tìm kiếm tên của một ai đó,
‫những thứ tôi nghĩ là quan trọng, phải không?
‫Làm sao bạn biết được điều đó nếu tôi không nói với bạn hoặc bạn không tình cờ gặp nó?
‫Cách duy nhất tôi tìm thấy điều đó là tình cờ gặp, Này, có tất cả thông tin tuyệt vời này mà mọi
‫người đang chia sẻ.
‫Làm thế nào để tôi thấy rằng thường xuyên lặp đi lặp lại, cách của tôi không hoàn hảo, nhưng nó hữu ích.
‫Tôi Google tên của một người nào đó và một khái niệm nào đó mà tôi muốn tìm hiểu thêm.
‫Đây là lý do tại sao điều quan trọng là phải chia sẻ công việc của bạn nếu bạn thấy điều gì đó có giá trị.
‫Được chứ.
‫Lại bị lệch một lần nữa.
‫Nhưng tại sao bây giờ chúng ta lại biến một thứ gì đó thành hàng loạt?
‫Vâng, hãy nói.
‫Tại sao lại chuyển dữ liệu của chúng tôi thành nhiều lô?
‫Và nếu bạn vẫn nhầm lẫn về các lô, chúng tôi chỉ lấy một phần nhỏ, 32 hình ảnh và
‫tính toán trên 32 hình ảnh đó cùng một lúc.
‫Và sau đó là vòng lặp tiếp theo, buổi tập tiếp theo chúng ta tính vào vòng 32 tiếp theo.
‫Bởi vì nếu chúng ta đã cố gắng tính toán các mẫu trong tất cả 10.000 hình ảnh.
‫Vì vậy, ở đây, giả sử bạn đang cố gắng xử lý hơn 10.000 hình ảnh trong một lần.
‫Tất cả chúng có thể không phù hợp với bộ nhớ.
‫Vì vậy, ý tôi muốn nói là một CPU, mặc dù nó thực sự nhanh để tính toán, nhưng nó vẫn có một lượng
‫bộ nhớ hạn chế.
‫Và vì vậy máy tính của tôi có 16 gigabyte RAM hỗ trợ GPU, máy tính này có thể có tám gigabyte RAM.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi có hơn 10.000 hình ảnh và chúng tôi đang cố gắng xử lý các mẫu trên đó trong một lần, thì con số
‫đó có thể hơn 8 gigabyte, điều này sẽ làm chậm quá trình đào tạo của chúng tôi.
‫Nó sẽ phá vỡ mọi thứ.
‫Vì vậy, đó là lý do tại sao chúng tôi làm 32 cùng một lúc.
‫Vì vậy, đó là lý do tại sao chúng tôi thực hiện khoảng 32 hình ảnh cùng một lúc.
‫Bạn có thể 32 hình ảnh, kích thước hàng loạt.
‫Đó là ngay tại đây.
‫Đây là kích thước lô.
‫Bạn có thể điều chỉnh kích thước lô theo cách thủ công nếu cần.
‫Được rồi, chúng tôi đã dành đủ thời gian để nói chuyện.
‫Hãy bắt đầu viết một số mã.
‫Chúng ta cần gì?
‫Vì vậy, viết nó ở đây.
‫Để sử dụng TensorFlow một cách hiệu quả, chúng ta cần dữ liệu của mình ở dạng bộ tensor, trông giống như
‫thế này.
‫Vì vậy, hình ảnh dưới dạng một tensor và nhãn.
‫Vì vậy, như một cặp.
‫Vì vậy, sau đó chúng tôi sẽ chuyển 32 trong số này cùng một lúc cho mô hình học máy của chúng tôi và nó sẽ tìm
‫ra các mẫu trong hình ảnh này có liên quan đến nhãn này và sau đó nó sẽ thực hiện điều đó
‫theo kiểu lặp lại cho đến khi vượt qua tất cả hơn 10.000 hình ảnh.
‫Được rồi.
‫Hãy xây dựng một số chức năng.
‫Nhưng trước tiên chúng ta cần một cách để có được các bộ giá trị.
‫Vì vậy, chúng ta cần trước khi có thể biến chúng thành các lô 32, chúng ta cần có một bộ tuple giống như thế này.
‫Vì vậy, chúng ta hãy viết một hàm nhỏ.
‫Vì vậy, hãy tạo một hàm đơn giản để trả về một tuple, một loạt các thì cuộn ra khỏi lưỡi một cách độc đáo.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn đi def lấy nhãn hình ảnh.
‫Bởi vì chúng tôi có một chức năng ở đây sẽ trả về hình ảnh của chúng tôi.
‫Vì vậy, tất cả những gì chúng ta muốn làm về cơ bản chỉ là lấy nhãn được liên kết với bất kỳ đường dẫn nào chúng ta truyền hàm này.
‫Vì vậy, chúng tôi đi đến đây đường dẫn hình ảnh.
‫Và bây giờ thực sự bạn sẽ cười tôi vì chức năng này đơn giản như thế nào, bởi vì tất cả những gì
‫chúng tôi đang làm là chuyển qua đường dẫn hình ảnh.
‫Nhãn thực tế và chức năng tiền xử lý hình ảnh mà chúng tôi vừa viết.
‫Vì vậy, xử lý hình ảnh, đường dẫn hình ảnh và sau đó chúng ta muốn quay trở lại nhãn hình ảnh.
‫Nhìn kìa.
‫Đó là cơ bản như thế nào?
‫Vì vậy, lấy một tên đường dẫn tệp hình ảnh và nhãn do đó cô ấy thêm vào sẽ xử lý hình ảnh và trả về một
‫bảng nhãn hình ảnh.
‫Chuỗi doc dài hơn hàm.
‫Xinh đẹp.
‫Chúng tôi thậm chí không cần dòng đó.
‫Chúng tôi có thể đã làm tất cả.
‫Quay lại đây.
‫Bây giờ, hãy đưa ra một ví dụ nhanh ở đó.
‫Hãy chỉ xem chính xác điều này sẽ như thế nào.
‫Quy trình, hình ảnh.
‫Chúng tôi muốn tên tệp.
‫Hãy lấy 40 đến con số yêu thích của chúng tôi.
‫Và nó là gì?
‫Nó được gọi là gì?
‫Đường Bull.
‫Nhãn.
‫Chúng ta chỉ có thể sử dụng X và Y, phải không?
‫Điều đó có lẽ tốt hơn một chút.
‫X.
‫Tại sao?
‫42.
‫Demo của trên.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, đó là trong một tuple.
‫Hình ảnh của chúng ta ở dạng tensor vì chúng ta truyền nó để xử lý hình ảnh, nhưng nhãn của chúng ta chưa ở dạng tensor.
‫Nhưng không sao đâu.
‫Chúng ta có thể biến nó thành một tensor chỉ bằng cách đi TF Constant.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Vì vậy, bây giờ chúng ta đã có một vài cặp hình ảnh và nhãn.
‫Dưới dạng các thì.
‫Bây giờ chúng tôi đang đạt được một số tiến bộ tốt ở đây trong việc chuẩn bị dữ liệu của chúng tôi.
‫Bây giờ, hãy nhớ cách tôi đã nói rất nhiều máy học chỉ là xử lý trước dữ liệu của bạn thành một định
‫dạng phù hợp với mô hình máy học?
‫Đó là những gì chúng tôi đang làm ở đây.
‫Và bây giờ, một lần nữa, quá trình này là việc đưa dữ liệu của chúng ta vào định dạng nhãn dữ liệu theo một vài
‫nghĩa là bất khả tri đối với bất kỳ dữ liệu nào bạn đang sử dụng.
‫Vì vậy, nếu bạn không sử dụng hình ảnh, bạn đang sử dụng một cái gì đó như văn bản, đây sẽ là một quá
‫trình rất giống nhau, ngoại trừ cách bạn xử lý trước.
‫Văn bản sẽ khác với hình ảnh.
‫Bạn vẫn phải hiểu nó thành các thì.
‫Được rồi.
‫Vì vậy, chúng tôi có một chức năng nhỏ để lấy các cặp hình ảnh và nhãn ở dạng bộ giá trị.
‫Chúng tôi sẽ viết một hàm trong video tiếp theo để biến các cặp hình ảnh và nhãn của chúng tôi thành các lô.
‫Và có một vài mẩu tin nhỏ mà chúng ta cần chú ý tùy thuộc vào việc hình ảnh của chúng
‫ta có nằm trong lô đào tạo, lô xác thực và lô thử nghiệm hay không.
‫Nhưng chúng ta sẽ thấy điều đó trong video tiếp theo.