‫โอเค ดีมาก
‫ตอนนี้ เรามีฟังก์ชันตัวช่วยเล็กๆ น้อยๆ ที่ไม่เพียงแต่ส่งคืนรูปภาพของเราในรูปแบบของกาลเท่านั้น เรายังได้รับกระบวนการ
‫รูปภาพสำหรับเรา แต่ยังส่งคืนป้ายกำกับด้วย เพื่อให้เราสามารถดึงมันกลับมาในรูปแบบทูเพิลได้
‫ลองใช้มันเขียนฟังก์ชันอื่นที่จะเปลี่ยนข้อมูลของเรา ข้อมูลทั้งหมดของเรา เพราะนี่ทำตัวอย่างเดียวเท่านั้น
‫เราต้องการวิธีเปลี่ยนข้อมูลทั้งหมดเพื่อให้ X และ Y ข้อมูลและป้ายกำกับของเรามีขนาดเป็นชุดๆ
‫32.
‫เอาล่ะ เรามาเขียนมันลงไปกันเถอะ
‫จำไว้ว่าเรากำลังพยายามสื่อสารกับตัวเองที่นี่ในสมุดบันทึกเพื่อเปลี่ยนข้อมูลของเราให้เป็น tuples
‫of tense
‫และเราไปที่นี่ในรูปแบบ
‫ป้ายกำกับรูปภาพ
‫มาสร้างฟังก์ชันเพื่อเปลี่ยนข้อมูลทั้งหมดของเรากันเถอะ
‫X และ Y เป็นแบทช์
‫ไม่เป็นไร.
‫มหัศจรรย์.
‫อีกครั้ง หากคุณสงสัยว่าทั้งหมดนี้มาจากไหน สถานที่ที่ยอดเยี่ยมสำหรับการโหลดข้อมูลใดๆ ก็คือการอ่านเอกสารประกอบ
‫ฉันรู้ว่าบางทีมันอาจจะน่าเบื่อบ้างในบางครั้ง แต่เชื่อฉันเถอะ การอ่านผ่านๆ แม้ว่าคุณจะไม่เข้าใจในครั้งแรกก็ตาม
‫ฉันไม่เข้าใจในครั้งแรก
‫อ่านผ่านมัน
‫ลองดูสิ
‫ลองอีกครั้งและดูว่าคุณไปได้อย่างไร
‫นี้จะเป็น
‫หน้าที่ของสุนัขตัวใหญ่
‫โอ้ เหมาะสมแล้วเพราะเรากำลังพัฒนาการมองเห็นของสุนัข แต่มันจะช่วยเราได้มากในภายหลัง
‫มาทำกัน
‫ดังนั้นเราต้องกำหนดขนาดแบทช์
‫ดังนั้น 32 จึงเป็นการเริ่มต้นที่ดี
‫จำค่าเริ่มต้นของ TensorFlow เป็น 32 เป็นจำนวนมาก
‫ดังนั้น หากคุณไม่ได้ตั้งค่าไว้ที่ใดเลย ค่าที่ตั้งไว้อาจเป็นค่าเริ่มต้นที่ 32
‫แต่เราจะกำหนดมันต่อไป
‫มาสร้างฟังก์ชันเพื่อเปลี่ยนข้อมูลเป็นแบตช์กัน และตอนนี้เราจะเขียนฟังก์ชันนี้ร่วมกัน
‫และจะทำสิ่งเล็กๆ น้อยๆ ที่แตกต่างกันออกไป ขึ้นอยู่กับว่าเราต้องการชุดข้อมูลการฝึก
‫ชุดข้อมูลการตรวจสอบ หรือชุดข้อมูลทดสอบ
‫เพราะจำไว้ว่านี่คือสามชุดของเราที่นั่น
‫นี่คือสามชุดของเรา
‫ดังนั้นเราจึงมีชุดฝึกอบรม
‫เราจะเปลี่ยนสิ่งนั้นเป็นชุดการฝึก ชุดตรวจสอบ และชุดทดสอบ
‫ไม่เป็นไร.
‫ดังนั้นเราจึงต้องการให้ def สร้างชุดข้อมูล
‫เราต้องการให้มันเป็น X และ Y
‫และที่จริงแล้วทำไมจะไม่มีใคร
‫ตอนนี้ฉันต้องการให้คุณคิดเกี่ยวกับเหตุผล
‫เหตุใดจึงอาจไม่มี
‫เพราะเหตุใดจึงเป็นฉลากของเรา?
‫นี้อาจจะสมเหตุสมผลในเล็กน้อย
‫แต่ลองคิดดูว่าทำไมเราถึงต้องการสร้างชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ
‫ข้อมูลที่ถูกต้องเท่ากับเท็จ และข้อมูลทดสอบเท่ากับเท็จ
‫และเราจะปล่อยให้ตัวเองเป็นเอกสารเล็ก ๆ น้อย ๆ ที่นี่
‫ฉันเคยมีเพื่อนร่วมงานชื่อรอน และเขาบอกเทคนิคที่เรียกว่าการเป็ดยาง
‫เขาเขียนโค้ดได้ดีกว่าฉันมาก และเขาพูดว่า ถ้าคุณมีปัญหา
‫หาวิธีทำอะไรเป็นโค้ด เขียนออกมาเป็นภาษาก่อน หรือพูดกับตัวเองเป็นภาษาเหมือนกับว่าคุณกำลังพูดกับเป็ดยาง
‫และเป็ดยางไม่ค่อยเข้าใจภาษาอังกฤษ ดังนั้นคุณต้องทำให้ชัดเจน
‫นั่นเป็นเคล็ดลับที่ดีจากรอน
‫ขอบคุณรอน
‫ดังนั้นฟังก์ชันนี้จึงสร้างชุดข้อมูลจากรูปภาพ X และป้ายกำกับ y คู่
‫มันสับข้อมูลถ้าเป็นข้อมูลการฝึก ดังนั้นผสมข้อมูลไปรอบๆ เพราะถ้ามีการเรียงลำดับโดยธรรมชาติในไฟล์การฝึกที่เราดาวน์โหลด
‫อาจไม่ใช่เพราะสิ่งเหล่านี้ดูค่อนข้างสับสน
‫เราไม่ต้องการให้แบบจำลองของเราจำลำดับนั้น
‫เราต้องการให้มันปรับเปลี่ยนได้มากที่สุดไม่ว่าจะมีลำดับและภาพอะไรก็ตาม
‫แต่ถ้าเป็นการฝึกสับเปลี่ยนข้อมูลแต่จะไม่สับเปลี่ยนหากเป็นข้อมูลการตรวจสอบ
‫ตอนนี้ฉันต้องการให้คุณคิดว่าเหตุใดจึงไม่สับเปลี่ยนหากเป็นข้อมูลการตรวจสอบ
‫ไม่ต้องกังวล เราจะพูดถึงเรื่องนี้ แต่ขอคิดดูก่อน
‫ยอมรับข้อมูลการทดสอบเป็นอินพุตด้วย
‫นี่คือเหตุผล
‫เหตุใดจึงอาจไม่มี
‫เพราะข้อมูลการทดสอบไม่มีฉลากแน่นอน
‫ตอนนี้.
‫สิ่งที่เราต้องการทำคือสร้างฟังก์ชันที่ทำสิ่งเดียวกัน แต่มีบางส่วน if clauses หรือ elif clauses หากเป็นข้อมูลที่ถูกต้องหรือข้อมูลทดสอบ
‫เราจึงรู้ว่าเราต้องการทำอะไร
‫และเรามีเงื่อนไขบางอย่างที่นี่ว่าถ้ามันถูกต้องหรือทดสอบข้อมูล
‫เรามาเริ่มด้วยข้อมูลการทดสอบกันก่อน เพราะฉันคิดว่านั่นเป็นจำนวนที่น้อยที่สุด
‫ดังนั้นหากข้อมูลเป็นชุดข้อมูลทดสอบ
‫เราอาจจะไม่
‫ฉันกำลังจะเขียน มีป้ายกำกับแน่นอน ซึ่งเรารู้ว่าเราไม่มีป้ายกำกับ หากเป็นชุดข้อมูลทดสอบ
‫ดังนั้นเราจะไปถ้าทดสอบข้อมูล
‫พิมพ์.
‫ให้ตัวเองเล็กน้อยหัวขึ้นเล็กน้อย
‫ฉันชอบที่จะให้ตัวเองหัวขึ้นเล็กน้อย
‫เกิดอะไรขึ้น?
‫การสร้างชุดข้อมูลทดสอบเป็นเพียงเพื่อให้แน่ใจว่าในภายหลัง เฮ้ บางทีเรากำลังสร้างชุดข้อมูลอยู่
‫และเราได้ส่งพารามิเตอร์เท็จไปโดยไม่ได้ตั้งใจเพื่อทดสอบข้อมูล และสุดท้ายก็ทำแบบอื่นสำหรับข้อมูลการทดสอบ
‫เราไม่ต้องการสิ่งนั้น
‫เราต้องการทราบว่ามันกำลังสร้างชุดทดสอบ
‫ดังนั้น data เท่ากับชุดข้อมูล TFTP
‫นี่คือโมดูลในข้อมูล TensorFlow
‫เรากำลังสร้างชุดข้อมูลแบบแบตช์ และเรากำลังพูดถึงสิ่งนี้ ที่น่าสนใจเล็กน้อยจากเทนเซอร์สไลซ์
‫ดังนั้นจึงสร้างชุดข้อมูล a. เค ก. เพียงชุดข้อมูล TensorFlow ที่มีองค์ประกอบเป็นส่วนของกาลที่กำหนด
‫โดยพื้นฐานแล้วสิ่งนี้บอกว่าผ่านช่วงเวลาและฉันจะสร้างชุดข้อมูลขึ้นมา
‫ฉันรู้สับสนเล็กน้อย แต่นี่เป็นวิธีที่ทำใน TensorFlow tf ค่าคงที่ x
‫โดยพื้นฐานแล้วสิ่งนี้บอกว่าฉันกำลังจะสร้างชุดข้อมูล TensorFlow
‫จากชิ้นที่ตึงเครียดที่สุด
‫X และเนื่องจากเราส่งค่า X ถึงค่าคงที่ T มันจึงเปลี่ยน X เป็นเทนเซอร์
‫นี่เป็นเพียงเส้นทางของไฟล์
‫ไม่มีฉลาก
‫ตกลง.
‫และตอนนี้ข้อมูลกลับ
‫นี่คือจุดที่เราเปลี่ยนชุดข้อมูล TensorFlow เพราะตอนนี้จะเปลี่ยน X ทั้งหมดให้เป็นชุดข้อมูล
‫เราต้องเปลี่ยนเป็นขนาดแบทช์ 32
‫เท่ากับรูปแบบข้อมูล
‫เราต้องประมวลผลภาพ
‫และเราต้องเปลี่ยนเป็นขนาดแบทช์
‫โว้ว.
‫มีหลายสิ่งหลายอย่างเกิดขึ้นที่นี่
‫แดเนียล เกิดอะไรขึ้น?
‫เราได้พูดคุยกันในบรรทัดข้างต้นแล้ว แต่อันนี้ ทั้งหมดที่กล่าวมาคือโดยทั่วไปแล้ว นำข้อมูลนี้ ซึ่งเป็นชุดข้อมูล
‫TensorFlow ที่สร้างจาก X
‫ซึ่งเป็นเพียงชื่อไฟล์ในรูปแบบของกาลแล้วแมปฟังก์ชั่นภาพกระบวนการของเรา
‫ดูสิ นี่คือเหตุผลที่เราสร้างมันขึ้นมาเป็นฟังก์ชัน เพื่อที่เราจะได้เรียกว่าประมวลผลภาพ
‫จะผ่านขั้นตอนทั้งหมดนี้ในชื่อไฟล์ของเรา
‫ดังนั้นมันจะนำเข้าพวกมัน เปลี่ยนเป็นกาลปกติ แล้วแปลงเป็นแบทช์ขนาดแบทช์
‫ไปที่นี่กันเถอะ
‫ดังนั้นชุดข้อมูล TensorFlow
‫นี่คือเวิร์กโฟลว์ที่ฉันใช้ทุกครั้งที่ดู
‫ฟังก์ชัน
‫ดังนั้นถ้าเรากลับไป
‫เราจะไปที่นั่น.
‫แบทช์
‫รวมองค์ประกอบที่ต่อเนื่องกันของชุดข้อมูลนี้เป็นแบทช์
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ดังนั้นถ้าเราผ่านช่วงแปดและเราต้องการให้มันเป็นกลุ่มที่สาม มันจะแบ่งแปดออกเป็นสามกลุ่ม
‫นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมสิ่งนี้ถึงอยู่ในแท็บใหม่
‫นั่นคือสิ่งที่จะทำที่นี่ ยกเว้นในขนาด 32
‫มหัศจรรย์.
‫นั่นคือข้อมูลการทดสอบ
‫ตอนนี้ เราต้องการทำถ้าข้อมูลเป็นชุดข้อมูลที่ถูกต้อง เราไม่จำเป็นต้องสับเปลี่ยน
‫ฉันอยากให้คุณคิดดูอีกครั้งว่าทำไมเราถึงไม่ต้องสับเปลี่ยนกัน?
‫ไม่เป็นไรถ้าคุณไม่มั่นใจทั้งหมด
‫ฉันก็โดนแบบนี้หลายครั้งเหมือนกัน
‫เราจะพิมพ์ข้อความแสดงความคืบหน้าเล็กน้อยที่นี่ แล้วเราจะทำแบบเดียวกันนี้
‫เราสามารถคัดลอกสิ่งนั้นได้ แต่เราจะฝึกเขียนมันออกมา
‫ข้อมูลทีเอฟเอฟ
‫ชุดข้อมูลจาก
‫ชิ้นเทนเซอร์
‫ตอนนี้ที่นี่คือที่
‫เนื่องจากชุดตรวจสอบของเรามีฉลาก
‫เราจะส่งต่อค่าคงที่ X และ TF y ไปสองสามค่า
‫ดังนั้นเพียงแค่เปลี่ยนชื่อไฟล์และป้ายกำกับของเราให้เป็นกาล
‫และเราได้เส้นทางของไฟล์ที่นี่
‫ฉลาก
‫ตอนนี้เรามีชุดข้อมูล TensorFlow แล้ว
‫ของไฟล์รูปภาพ pots และ labels เพราะมันเป็นชุดข้อมูลการตรวจสอบ
‫ชุดข้อมูลการตรวจสอบความถูกต้องมีป้ายกำกับ และเราจะเปลี่ยนเป็นชุดข้อมูลเท่ากับการแมปข้อมูล เช่นเดียวกับด้านบน
‫ประมวลผลรูปภาพและเปลี่ยนเป็นแบทช์ขนาดแบทช์
‫โอ้.
‫รับทริกเกอร์มีความสุข
‫มหัศจรรย์.
‫แล้วส่งคืนชุดข้อมูล
‫และสุดท้าย เราต้องการถ้าสิ่งเหล่านี้ไม่ทำงานได้ดี ถ้าข้อมูลที่ถูกต้องเป็นเท็จ และข้อมูลการทดสอบก็เป็นเท็จด้วย เห็นได้ชัดว่าจะเป็นชุดการฝึก
‫เราจะไปสร้างชุดข้อมูลการฝึกกัน
‫บอม บอม บอม.
‫และไปกันเถอะ
‫ดังนั้นหากเป็นชุดข้อมูลการฝึก เราต้องการสับเปลี่ยน
‫นั่นคือความแตกต่างเพียงอย่างเดียวที่นี่
‫ดังนั้นเราจึงต้องการเปลี่ยนเส้นทางของไฟล์และป้ายกำกับให้เป็นกาล
‫เช่นเดียวกับที่เราทำการตรวจสอบความถูกต้อง เราสามารถคัดลอกสิ่งนี้ได้
‫ตอนนี้ อาจมีวิธีที่มีประสิทธิภาพมากกว่าในการเขียนฟังก์ชันนี้ที่มีฟังก์ชันเดียวกัน
‫แต่ฉันพยายามเขียนในลักษณะที่เข้าใจได้ค่อนข้างดีว่าเกิดอะไรขึ้น
‫ค่าคงที่ X และอย่างที่ฉันบอกว่าฉันอาจจะพูดไปแล้วว่ามันค่อนข้างเข้าใจได้
‫แต่ถ้าคุณเจออะไรแบบนี้เป็นครั้งแรก เชื่อฉันเถอะ เมื่อฉันเจอ ฉันสับสน
‫แต่เมื่อฉันทำทีละขั้นตอน จำเทคนิคของเราในการทำลายฟังก์ชันได้หรือไม่
‫เขียนทีละบรรทัด แล้วดูว่ามันทำอะไรในแต่ละบรรทัด
‫ดังนั้นเราจึงต้องการสับเปลี่ยนชื่อพาธและป้ายกำกับก่อนทำการแมป
‫เราจะพูดถึงเรื่องนี้ในอีกไม่กี่วินาทีก่อนที่ฟังก์ชันประมวลผลภาพการแมปจะเร็วกว่าการสับภาพ
‫ฉันจะเขียนโค้ดเพื่อเราจะได้คุยกัน
‫แต่การสับเปลี่ยนข้อมูล
‫บัฟเฟอร์ถอนหายใจ
‫ขนาดบัฟเฟอร์หมายถึงจำนวนตัวแปรที่เราต้องการสับเปลี่ยน?
‫เราต้องการที่จะสับเปลี่ยนล็อตทั้งหมด
‫ดีหลายอย่างที่เกิดขึ้นที่นี่
‫ทั้งหมดนี้คือ เฮ้ เอาข้อมูลนี้ ซึ่งเป็นชุดข้อมูล TensorFlow ของข้อมูล ดังนั้นชื่อไฟล์และป้ายกำกับ
‫จากนั้นจึงสับเปลี่ยน และเราต้องการสับเปลี่ยนจำนวนตัวอย่าง
‫ถ้าเราสับเปลี่ยนเพียง 100 ตัว ก็จะใช้ตัวอย่าง 100 ตัวแรกของ X และ Y และสับเปลี่ยน
‫แต่ไม่ เราต้องการสับเปลี่ยนทั้งหมด
‫และเหตุผลก็คือ คุณอาจเห็นการสับเปลี่ยนบทช่วยสอนอื่นๆ ในภายหลังหลังจากที่เราเรียกใช้ฟังก์ชันแผนที่แล้ว
‫แผนที่ข้อมูล
‫กระบวนการ.
‫ภาพ.
‫ดังนั้น หากคุณทำการสับเปลี่ยนหลังจากที่คุณได้ประมวลผลภาพแล้ว การสับเปลี่ยนภาพเต็มจะใช้เวลานานกว่าการเปลี่ยนชื่อไฟล์เพียงอย่างเดียว
‫ดังที่ฉันได้กล่าวไปแล้ว จำไว้ว่าเรากำลังพยายามลดเวลาระหว่างการทดลองให้เหลือน้อยที่สุด
‫ดังนั้นเราจึงต้องการลองเพิ่มความเร็วที่เราสามารถทำได้
‫ฉันเพิ่งรู้ว่าเราทำผิดพลาดเล็กน้อยที่นี่
‫ในชุดข้อมูลการตรวจสอบของเราเพราะเรามี
‫รูปภาพและป้ายกำกับ
‫เราจำเป็นต้องแมปฟังก์ชัน รับป้ายกำกับรูปภาพ ซึ่งประมวลผลรูปภาพของเราด้วย
‫สำหรับชุดข้อมูลทดสอบของเรา เนื่องจากเราไม่มีป้ายกำกับ เราจึงสามารถเรียกใช้ฟังก์ชันรูปภาพที่ประมวลผลได้โดยตรง
‫เรามาแทนที่ get image label แล้วมันจะเหมือนเดิม
‫สำหรับพวกเรา.
‫ชุดข้อมูลการฝึกอบรม เพื่อให้ได้ป้ายกำกับรูปภาพที่ยอดเยี่ยม
‫และมันอาจจะเขียนว่าสิ่งนี้กำลังทำอะไรด้วยความคิดเห็นเล็กๆ น้อยๆ
‫ดังนั้นสร้างทูเพิลป้ายกำกับรูปภาพ
‫สิ่งนี้จะเปลี่ยนเส้นทางของรูปภาพให้เป็นรูปภาพที่ประมวลผลล่วงหน้า
‫ดังนั้นถ้าคุณทำได้
‫สับเปลี่ยนข้อมูลของคุณเมื่ออยู่ในรูปแบบที่เล็กที่สุด เค ในกรณีของเราชื่อไฟล์แทนที่จะเป็นภาพเต็ม
‫และสุดท้ายนี้ เราต้องการเปลี่ยนข้อมูลการฝึกออกเป็นแบทช์
‫ดังนั้นชุดข้อมูลจึงเท่ากับชุดข้อมูล
‫บาสถอนหายใจ
‫แล้วเราจะออกไปที่นี่
‫กลับ.
‫ข้อมูลทุบตี
‫วูล์ฟ นั่นเป็นพฤติกรรมที่แย่มาก
‫แต่อย่างที่ฉันพูดไป วิธีนี้จะช่วยเราประหยัดเวลาได้มากในภายหลัง และคุณจะเห็นสิ่งนั้น
‫จำไว้ว่านี่คือรูปแบบงานพัฒนาที่ฉันอยากให้คุณเริ่มคิด
‫เดี๋ยวก่อน ฉันจะใช้ฟังก์ชันบางอย่างซ้ำในภายหลังหรือไม่
‫ถ้าฉันใช่ ฉันจะเขียนมันลงในฟังก์ชัน
‫และคุณอาจรู้อยู่แล้วว่าเพราะคุณเป็นนักพัฒนาที่ฉลาดกว่าฉันมาก
‫ฉันเคยวุ่นวายและเขียนสิ่งต่าง ๆ ทีละบรรทัด
‫ตอนนี้ มาทดสอบฟังก์ชันของเราโดยสร้างชุดข้อมูลการฝึกอบรมและการตรวจสอบความถูกต้อง
‫เราจะไปฝึกข้อมูลกัน
‫เราจะใช้ฟังก์ชันสุนัขตัวใหญ่ของเราด้านบนนี้
‫เราจะส่งต่อ X train สำหรับข้อมูลการฝึก และ Y train สำหรับข้อมูลการตรวจสอบ และนั่นคือทั้งหมดที่เราต้องการ
‫จากนั้นสำหรับข้อมูล VO เราก็สามารถสร้างชุดข้อมูลได้
‫X วาล.
‫Y Val เป็นข้อมูลที่ถูกต้องหรือไม่?
‫เท่ากับจริง
‫และตอนนี้นิ้วไขว้กัน
‫เราควรจะเห็น
‫ข้อความแสดงความคืบหน้าการพิมพ์ของเรา
‫ใช่.
‫ที่น่าตื่นตาตื่นใจ
‫ตกลง.
‫ตอนนี้ มาดูแอตทริบิวต์ต่างๆ ของข้อมูลที่ตรงกันกัน
‫ดังนั้นถ้าเราไปลอง data ตอนนี้อยู่ในรูปแบบ data batch ซึ่ง TensorFlow เป็นวิธีการประมวลผลที่ต้องการ
‫เราจะไปที่นั่น.
‫นี่คือข้อมูลการฝึกอบรมของเรา ข้อมูลแรกที่นี่
‫มันพูดว่าอะไรนะ?
‫คุณจึงมีรูปร่าง
‫ไม่มี.
‫สอง สอง สี่ สอง สอง สี่ สาม
‫นี่คือภาพลักษณ์ของเรา
‫ไม่มีสำหรับขนาดแบทช์
‫ฉันรู้ว่าเราพูดไปแล้วถึง 32 แต่มันจะเป็นเหมือนเดิมเพราะขนาดแบทช์ จำไว้ ยืดหยุ่นได้
‫นี่เป็นเพียงภาพของเรา ตอนนี้มีชุดละ 32 ภาพ และมีรูปร่างเป็นสอง สอง สี่ สอง
‫สอง สี่ สาม
‫ความสูง ความกว้าง ช่องสีประเภทสอง ลอย 32.
‫และเราได้ทูเพิลที่นี่ของป้ายกำกับของเรา
‫ดังนั้นนี่คือคู่ป้ายกำกับรูปภาพในรูปแบบของกาล และป้ายกำกับของเรามีรูปร่างเป็นแบทช์เป็นไม่มี เนื่องจากขนาดแบทช์มีความยืดหยุ่น
‫และพวกมันมีมิติ 120 เพราะถ้าเราไป ทำไมต้องศูนย์?
‫มีสุนัขมากกว่า 120 สายพันธุ์ และข้อมูลการตรวจสอบก็เหมือนเดิมอีกครั้ง
‫สวยงาม.
‫นั่นจึงเป็นสิ่งที่ค่อนข้างลึกซึ้ง
‫เมื่อวิดีโอของเขาจบลง ซึ่งจะใช้เวลาไม่กี่วินาที ฉันจะย้อนกลับไปอ่านว่าเกิดอะไรขึ้นในฟังก์ชันนี้ที่นี่
‫หากคุณไม่แน่ใจทั้งหมด ฉันจะค้นหาการโหลดบทแนะนำข้อมูลการประมวลผลล่วงหน้าของรูปภาพ และอ่านข้อมูลนั้น
‫แล้ววิธีที่ดีที่สุดในการเรียนรู้คือเขียนสิ่งนี้ออกมาจริงๆ
‫แบ่งฟังก์ชันและพยายามเรียกใช้ทีละบรรทัด
‫นั่นเป็นวิธีที่ฉันทำลายสิ่งต่าง ๆ สำหรับตัวเอง
‫แต่วิธีที่ข้อมูลของเราเป็นอยู่ในขณะนี้ ก็ยังยากที่จะเข้าใจหากคุณยังใหม่ต่อแนวคิดเรื่องแบตช์
‫อาจเป็นแนวคิดที่ยากมากที่จะเข้าใจ
‫ไม่เป็นไรที่จะไม่รู้ว่าเกิดอะไรขึ้นในตอนนี้
‫เพื่อช่วยให้เราเข้าใจ แทนที่จะพิมพ์ gobbledygook นี้ เมื่อเราพยายามตรวจสอบว่ามีอะไรอยู่ใน
‫data batch ของเรา เรามาเขียนฟังก์ชันที่จะช่วยให้เราเห็นภาพว่าเกิดอะไรขึ้น
‫นั่นคือสิ่งที่เราจะทำในวิดีโอหน้า