‫Oke, bagus, sekarang kita memiliki sedikit fungsi pembantu yang tidak hanya mengembalikan gambar kita dalam bentuk tenses membuatnya
‫memproses gambar untuk kita, tetapi juga mengembalikan label sehingga kita bisa mendapatkannya kembali dalam
‫bentuk tuple.
‫Jadi mari kita gunakan itu untuk menulis fungsi lain yang akan mengubah data kita, semua data kita,
‫karena ini hanya melakukan satu sampel.
‫Kami membutuhkan cara untuk mengubah semua data kami sehingga X dan Y kami, data dan label kami menjadi kumpulan ukuran 32.
‫Baiklah.
‫Sekarang kita punya mari kita tuliskan itu.
‫Kami mencoba berkomunikasi dengan diri kami sendiri di buku catatan kami dengan cara mengubah data kami menjadi tupel tenses.
‫Dan kami pergi ke sini dalam bentuk.
‫Label gambar.
‫Mari kita membuat fungsi untuk mengubah semua data kita.
‫X dan Y menjadi batch.
‫Baiklah, luar biasa.
‫Sekarang, sekali lagi, jika Anda bertanya-tanya dari mana semua ini berasal, tempat yang bagus untuk segala jenis pemuatan
‫data adalah dengan membaca dokumentasi.
‫Saya tahu kadang-kadang bisa sedikit membosankan, tapi percayalah, membaca, bahkan jika Anda tidak mengerti pertama kali
‫saya tidak mengerti pertama kali.
‫Bacalah, coba, coba lagi dan lihat bagaimana jadinya.
‫Seekor anjing besar dari suatu fungsi.
‫Oh, itu pas karena kita sedang mengerjakan penglihatan anjing, tapi itu akan menghemat banyak
‫waktu di kemudian hari.
‫Jadi mari kita lakukan.
‫Jadi kita perlu mendefinisikan ukuran bash.
‫Jadi 32 adalah awal yang baik.
‫Ingat, default cenderung mengalir ke 30 hingga banyak.
‫Jadi jika Anda tidak menyetelnya di suatu tempat, mungkin defaultnya adalah 32, tetapi kami tetap akan mendefinisikannya.
‫Jadi mari kita buat fungsi untuk mengubah data menjadi batch.
‫Dan sekarang kita akan menulis fungsi ini bersama-sama.
‫Dan itu akan melakukan beberapa hal kecil secara berbeda, tergantung pada apakah kita menginginkan kumpulan
‫data pelatihan, kumpulan data validasi, atau kumpulan data uji.
‫Karena ingat, ini adalah tiga set kami di sana, jadi ini adalah tiga set kami, jadi kami punya satu set latihan.
‫Kita akan berubah menjadi batch pelatihan, batch validasi dan batch uji.
‫Benar.
‫Jadi kami ingin kematian, membuat kecocokan data, kami ingin mengambil X dan Y.
‫Dan sebenarnya, kenapa bisa tidak ada.
‫Sekarang saya ingin Anda memikirkan mengapa mengapa mungkin tidak ada?
‫Karena mengapa label kami ini mungkin akan masuk akal dan sedikit.
‫Tapi coba pikirkan mengapa kita ingin membuat kumpulan data tanpa Label?
‫Data yang valid sama dengan salah dan data uji sama dengan salah.
‫Dan kita akan membiarkan diri kita sedikit mengobati di sini.
‫Saya dulu memiliki seorang kolega bernama Ron dan dia memberi tahu saya teknik yang disebut bebek karet.
‫Dia adalah pembuat kode yang jauh lebih baik daripada saya, dan dia berkata, jika Anda mengalami masalah.
‫Mencari tahu bagaimana melakukan sesuatu dalam kode, tuliskan dalam bahasa terlebih dahulu, atau katakan kepada diri sendiri dalam bahasa
‫seolah-olah Anda sedang berbicara dengan bebek karet.
‫Dan bebek karet tidak mengerti bahasa Inggris dengan baik, jadi Anda harus membuatnya sangat jelas sebagai tip yang bagus dari
‫Ron.
‫Terima kasih, Ron.
‫Jadi fungsi ini membuat kumpulan data dari pasangan gambar X dan label Y.
‫Itu mengacak data jika itu adalah data pelatihan, jadi mencampur data di sekitar, karena jika ada beberapa urutan yang melekat ke
‫dalam file pelatihan yang kita unduh, mungkin bukan karena ini terlihat cukup campur aduk.
‫Kami tidak ingin model kami mengingatnya, meskipun kami ingin model ini dapat beradaptasi sebaik mungkin,
‫apa pun urutan gambarnya.
‫Tapi jadi kalau data latih shuffle tapi tidak shuffle, kalau data validasi.
‫Sekarang, saya ingin Anda memikirkan mengapa itu mungkin tidak diacak jika itu adalah data validasi.
‫Jangan khawatir, kami akan menutupinya.
‫Tapi pikirkan saja untuk sementara.
‫Juga menerima data uji sebagai input.
‫Sekarang inilah mengapa kita mungkin bukan siapa-siapa.
‫Karena data pengujian tidak memiliki label, tentu saja.
‫Sekarang.
‫Apa yang ingin kami lakukan adalah membangun fungsi yang melakukan hal yang sama tetapi memiliki beberapa jika penyebab Claus atau Iliffe,
‫apakah itu data yang valid atau data uji.
‫Jadi kita tahu apa yang ingin kita lakukan.
‫Dan kami punya beberapa kondisi di sini bahwa jika itu valid atau data uji.
‫Jadi mari kita mulai dengan data uji, karena menurut saya itu adalah hal yang paling sedikit.
‫Jadi jika data tersebut merupakan kumpulan data uji.
‫Kami mungkin tidak.
‫Saya pasti memiliki label atau kami tahu kami tidak memiliki label jika itu adalah kumpulan data uji, jadi kami akan
‫melakukannya jika data uji.
‫Brent, mari kita beri sedikit perhatian, saya akan memberi tahu diri saya sendiri tentang
‫apa yang terjadi, menilai kumpulan data uji, hanya untuk memastikan bahwa nanti, hei, mungkin kami membuat beberapa
‫kumpulan data dan kami 've secara tidak sengaja melewati parameter palsu untuk menguji data dan akhirnya melakukannya secara berbeda untuk
‫data uji.
‫Kami tidak menginginkan itu.
‫Kami ingin tahu bahwa itu membuat batch uji.
‫Jadi data sama dengan data.
‫Kumpulan datanya.
‫Jadi ini adalah modul intensif, data rendah yang kami buat pada dasarnya kumpulan data batch dan kami akan
‫melakukan ini sedikit menarik di sini dari Tenzer Slices.
‫Jadi buat kumpulan data, hanya kumpulan data aliran tensor yang elemennya adalah irisan dari memberi dan tenses.
‫Jadi pada dasarnya apa yang dikatakan ini adalah berikan saya beberapa tenses dan saya akan membuat kumpulan data dari itu.
‫Sedikit membingungkan, saya tahu, tapi beginilah caranya, intensif, seperti Tefft, konstanta X.
‫Jadi pada dasarnya apa yang dikatakan di sini adalah saya akan membuat kumpulan data offload yang tegang.
‫Dari Pemotong Tensas.
‫X dan karena kita melewatkan X ke konstanta TFW, itu mengubah X menjadi Tenzer.
‫Jadi ini hanya bagian file Tanpa Label.
‫OK, dan sekarang data kembali, di sinilah kita mengubah kumpulan data kita, karena sekarang ini akan
‫mengubah semua X menjadi kumpulan data.
‫Kita perlu mengubahnya menjadi ukuran batch 32.
‫Jadi sama dengan data dot map.
‫Kita perlu memproses gambar.
‫Dan kita perlu mengubahnya menjadi ukuran batch batch.
‫Wah, banyak hal yang terjadi di sini.
‫Daniel, apa yang terjadi?
‫Yah, kita telah berbicara melalui baris di atas, tetapi yang satu ini pada dasarnya adalah mengambil data ini, yang merupakan
‫kumpulan data intensif yang terbuat dari X.
‫Yang mana hanya nama file dalam bentuk tenses dan kemudian memetakan fungsi gambar proses kita.
‫Lihat, inilah mengapa kami membuatnya menjadi fungsi kami sehingga kami dapat menyebutnya gambar yang diproses.
‫Ini akan melalui semua langkah ini di sini pada nama file kami.
‫Jadi itu akan mengimpornya, mengubahnya menjadi tenses yang dinormalisasi dan kemudian mengubahnya menjadi batch ukuran
‫batch.
‫Ayo pergi ke sini.
‫Begitu intensif batch data rendah.
‫Ini adalah alur kerja yang saya gunakan setiap kali saya melihat.
‫aFunction, jadi jika kita kembali.
‫Ini dia, Bache.
‫Menggabungkan elemen berurutan dari kumpulan data ini ke dalam kumpulan.
‫Di sana kita pergi.
‫Jadi jika kita melewati kisaran delapan dan kita ingin menjadi kelompok tiga, itu akan membagi delapan
‫menjadi tiga kelompok.
‫Jadi itulah tepatnya mengapa ini ada di tab baru.
‫Itulah yang akan dilakukan di sini, kecuali berukuran 30 to.
‫Luar biasa.
‫Jadi itu data uji.
‫Sekarang kita ingin melakukan jika data adalah kumpulan data yang valid, kita tidak perlu mengocoknya.
‫Sekarang, saya ingin Anda memikirkannya lagi, mengapa kita tidak perlu mengocoknya?
‫Tidak apa-apa jika Anda tidak sepenuhnya yakin.
‫Saya sering terjebak dalam hal ini juga, begitu sedikit pernyataan kemajuan di sini dan kemudian kita akan melakukan hal yang
‫sama seperti ini.
‫Kita bisa saja menyalinnya, tapi kita akan berlatih menulisnya untuk mendapatkan kumpulan data.
‫Puluhan irisan sekarang, di sinilah karena set validasi memiliki label, kita akan menempatkan pasangan X
‫dan T. F. konstan Y
‫Jadi tinggal mengubah nama file dan label menjadi tenses.
‫Dan kami sampai di sini jalur file, label.
‫Jadi sekarang kita memiliki offload tegang, kumpulan data.
‫Dari pot file gambar dan label, karena ini adalah kumpulan data validasi, kumpulan data validasi
‫memiliki label dan kami akan mengubahnya menjadi database yang setara dengan peta
‫data, sama persis seperti di atas, memproses gambar dan mengubahnya menjadi batch ukuran batch.
‫Oke, memicu senang.
‫Luar biasa.
‫Dan kemudian mengembalikan data kembali.
‫Dan akhirnya, kami ingin jika tidak ada yang berfungsi dengan baik, jika data yang valid salah dan data uji juga salah, itu jelas
‫akan menjadi kumpulan pelatihan.
‫Jadi kita akan membuat lencana data pelatihan.
‫Dan mari kita pergi.
‫Jadi jika itu adalah kumpulan data pelatihan, kami ingin mengocoknya.
‫Itulah satu-satunya perbedaan di sini.
‫Jadi kami ingin mengubah jalur file dan label menjadi tenses.
‫Jadi seperti yang kita lakukan dengan validasi, kita bisa menyalin ini sekarang.
‫Ini mungkin cara yang lebih efisien untuk menulis fungsi ini yang melakukan fungsi yang sama.
‫Tapi saya sudah mencoba menulisnya dengan cara yang cukup bisa dimengerti tentang apa yang terjadi.
‫Konstan dan ketika saya mengatakan itu, saya mungkin mengatakan bahwa itu cukup bisa dimengerti, tetapi jika
‫Anda menemukan sesuatu seperti ini untuk pertama kalinya, percayalah, ketika saya melakukannya, saya bingung.
‫Tapi begitu saya melakukannya selangkah demi selangkah, ingat teknik kita untuk memecah suatu fungsi,
‫tuliskan baris demi baris, dan kemudian periksa apa yang dilakukannya di setiap baris.
‫Jadi kami ingin mengacak nama dan label jalur sebelum memetakan.
‫Kita akan membahas ini sebentar lagi sebelum memetakan.
‫Fungsi prosesor gambar lebih cepat daripada mengacak gambar.
‫Saya hanya akan menulis kodenya sehingga kita bisa membicarakannya, tetapi tanggal up shuffle.
‫Forsys, sub-kantor Stancil, berapa banyak variabel yang ingin kita acak yang ingin kita acak seluruhnya?
‫Yah, banyak yang terjadi di sini.
‫Baiklah, semua yang dikatakan adalah, hei, ambil data ini, yang merupakan kumpulan data dari data, jadi nama
‫file dan labelnya lalu kocok dan kami ingin mengacak jumlah contoh.
‫Jika kita hanya mengacak seratus, itu akan mengambil seratus contoh pertama dari X dan Y dan mengacaknya.
‫Tapi tidak, kami ingin mengacak semuanya.
‫Dan alasannya, bisa dibilang, editorial shuffle nanti setelah kita menjalankan fungsi
‫peta, itu berjalan data peta proses gambar.
‫Jadi, jika Anda mengacak setelah Anda memproses gambar, diperlukan waktu lebih lama untuk mengacak gambar penuh
‫daripada hanya nama file.
‫Jadi, seperti yang saya katakan, ingat, kami mencoba meminimalkan waktu di antara eksperimen, jadi kami ingin mencoba dan mempercepat
‫apa pun yang kami bisa.
‫Aku baru sadar kita telah membuat sedikit kesalahan di sini.
‫Dalam kumpulan data validasi kami, karena kami memilikinya.
‫Gambar dan label, kita perlu memetakan fungsi, mendapatkan label gambar, yang juga memproses gambar kita, sedangkan
‫untuk kumpulan data pengujian kita, karena kita tidak memiliki label, kita dapat menjalankan langsung fungsi gambar yang
‫diproses.
‫Jadi mari kita ganti label gambar ini, dan itu akan menjadi sama.
‫Untuk dataset pelatihan kami, jadi dapatkan label gambar yang bagus dan kami mungkin hanya menulis apa yang dilakukan
‫dengan sedikit komentar.
‫Jadi buat label gambar Tuttle's.
‫Ini juga mengubah jalur gambar menjadi gambar yang telah diproses sebelumnya.
‫Jadi jika Anda bisa.
‫Acak data Anda dalam format terkecil, a. k. sebuah. dalam kasus kami,
‫nama file daripada gambar penuh, dan sekarang akhirnya, kami ingin mengubah data pelatihan menjadi kumpulan.
‫Jadi kumpulan data sama dengan kumpulan data.
‫Ukuran itu, dan kemudian kita akan pergi ke sini, kembali.
‫Dan Bas.
‫Serigala, itu sedikit fungsi yang sangat besar, tetapi seperti yang saya katakan, ini akan menghemat banyak waktu
‫kita nanti dan Anda akan melihatnya.
‫Ingat, ini adalah jenis gaya kerja pengembangan yang saya ingin Anda mulai pikirkan, bagaimana saya
‫akan menggunakan kembali beberapa fungsi nanti?
‫Nah, jika saya, saya akan mengendarainya menjadi sebuah fungsi.
‫Dan Anda mungkin sudah mengetahuinya karena Anda adalah pengembang yang jauh lebih pintar daripada saya.
‫Saya dulu hanya menggertak dan hanya menulis hal-hal baris demi baris.
‫Sekarang mari kita uji fungsi kita dengan membuat kumpulan data pelatihan dan validasi.
‫Jadi kita akan pergi melatih data.
‫Kami akan menggunakan fungsi anjing besar kami tepat di atas.
‫Kami akan lulus di kereta X untuk data pelatihan dan kami melatih untuk data validasi dan hanya itu yang kami
‫butuhkan.
‫Dan kemudian untuk data yang valid, kita bisa membuat kumpulan data, nilai X, nilai Y.
‫Apakah itu data yang valid?
‫Sama dengan benar.
‫Dan sekarang, semoga saja, kita harus melihat.
‫Pesan kemajuan pencetakan kami.
‫Oh, ya, itu luar biasa.
‫Oke, sekarang mari kita periksa atribut yang berbeda dari kecocokan data kita.
‫Jadi jika kita melatih data, sekarang dalam format kumpulan data, yang merupakan cara pemrosesan yang disukai
‫Flo.
‫Di sana kita pergi.
‫Ini adalah data pelatihan kami, yang pertama di sini.
‫Apa yang dikatakannya?
‫Jadi Anda tidak punya bentuk, dua, dua, empat, dua, dua, empat, tiga.
‫Ini adalah gambar kami.
‫Tidak ada untuk ukuran batch.
‫Saya tahu kami telah mengatakannya kepada tiga puluh dua, tetapi itu akan tetap tidak ada karena ukuran batch,
‫ingat fleksibel.
‫Jadi ini hanya gambar kami sekarang dalam batch tiga puluh dua dan mereka punya bentuk dua sampai empat, dua,
‫dua untuk tiga saluran warna tinggi berat jenis mengapung tiga puluh dua.
‫Dan kami memiliki beberapa label kami di sini.
‫Jadi ini adalah gambar pasangan label dalam bentuk tenses dan label kami juga memiliki bentuk batch none karena
‫ukuran batch fleksibel.
‫Dan mereka memiliki dimensi seratus dua puluh, yang karena jika kita pergi, mengapa nol?
‫Ada 120 serangan anjing yang berbeda, dan kemudian sama lagi untuk data validasi.
‫Cantik.
‫Jadi itu cukup mendalam.
‫Setelah video ini selesai, yang akan berlangsung dalam beberapa detik, saya akan kembali dan membaca apa yang
‫terjadi dalam fungsi ini di sini.
‫Jika Anda tidak sepenuhnya yakin, saya akan mencari memuat dan memproses data, tutorial gambar,
‫membacanya, dan kemudian cara terbaik untuk belajar adalah dengan menulis ini, memecah fungsi dan
‫mencoba untuk menjalankan baris demi baris.
‫Begitulah cara saya memecah hal-hal untuk diri saya sendiri.
‫Tetapi bagaimana data kami saat ini, masih agak sulit untuk dipahami jika Anda baru mengenal konsep
‫batch.
‫Ini mungkin konsep yang sangat sulit untuk dipahami.
‫Tidak apa-apa untuk tidak tahu apa yang sedang terjadi sekarang.
‫Jadi untuk membantu diri kita sendiri memahami, daripada hanya membuat gobbledygook ini dicetak, ketika kita mencoba
‫untuk memeriksa apa yang ada dalam kumpulan data kita, mari kita tulis sebuah fungsi yang akan membantu
‫kita memvisualisasikan apa yang sedang terjadi.
‫Jadi itulah yang akan kita lakukan di video berikutnya.