‫الآن لدينا بياناتنا على دفعات.
‫ولكن قد يكون من الصعب بعض الشيء فهم ما يحدث دفعة واحدة.
‫لذلك دعونا نبني وظيفة صغيرة والتي سوف تستكشف ما هو موجود في مجموعتنا حتى نتمكن من تصور
‫ما يحدث.
‫لأنه إذا كان لدينا هذا الناتج الصغير هنا ، فإننا نعلم في أعماقنا أن هذه صور في الواقع وهذه
‫تسميات.
‫سيكون من الجيد رؤيتهم.
‫لذلك دعونا نجعل عنوانًا صغيرًا هنا.
‫تصور أوامر مجموعات البيانات على M لتحويلها إلى تخفيض السعر ودعنا نمنح أنفسنا القليل من
‫التواصل.
‫البيانات الآن على دفعات.
‫ومع ذلك ، قد يكون من الصعب بعض الشيء فهمها وخفضها وفهمها.
‫دعونا نتخيلهم.
‫لأنني لست متأكدًا منك ، لكني أحب أن أرى الأشياء تعمل.
‫للقيام بذلك ، سنقوم باستيراد مخطط الخريطة الموثوق به.
‫انظر إلى هذا الاقتراح التلقائي ، ومن ثم سننشئ وظيفة لعرض الصور في مجموعة بيانات أو بيانات دفعة
‫بيانات.
‫نحن الأستراليون ، اللكنة الأسترالية نحب أن نرمي حرف R في نهاية حروف العلة أينما كانوا.
‫قد نقوم بذلك فقط لعرض 25 صورة لأننا إذا فعلنا الكثير ، مثل لدينا 10000 زائد ، لذلك قد نعرض
‫25 صورة في كل مرة.
‫ونريد صورًا وتسميات لأن ما سنفعله هو أساسًا رسم صورة ثم نضع ملصق
‫فوقها.
‫وجميل وبسيط.
‫يعرض Go قطعة من 25 صورة وتسمياتها من دفعة بيانات.
‫رائع.
‫حسنًا ، لنقم بإعداد الشكل.
‫إذهب واستنتج.
‫سنجعلها بحجم التين.
‫الآن ، لدي القليل من الخبرة في إعداد حجم قطعة الأرض هذه ، لذلك آمل أن تكون عشرة في عشرة جيدة بما فيه الكفاية.
‫إذا لم يكن كذلك ، يمكننا تغيير ذلك.
‫ثم ننتقل إلى الحلقة 25 لعرض 25 صورة.
‫لذلك قمنا بإعداد حلقة بسيطة لـ I في النطاق 25.
‫ثم ماذا يمكننا أن نفعل؟
‫حسنًا ، نحتاج إلى إنشاء حبكة فرعية.
‫دعونا نجعلها خمسة صفوف.
‫خمسة أعمدة ، لأنها 25.
‫وبعد ذلك سيتعين علينا عرض صورة على كل من الحبكات الفرعية ثم إضافة عنوان لكل
‫صورة.
‫لا ينبغي أن يكون ذلك صعبًا جدًا.
‫لذلك قم بإنشاء حبكات فرعية.
‫سننتقل إلى خمسة صفوف ، خمسة أعمدة ، ننتقل إلى حبكة فرعية x يساوي مؤامرة نقطية ، خمسة ، خمسة زائد واحد.
‫هذا هو السبب في أن لدينا مخطط خريطة مستورد ولكن هذا هو سبب عدم ظهور سلسلة docstring.
‫هناك نذهب.
‫المعلمات.
‫أين سنذهب؟
‫حصلت على عمود روز.
‫إذن هذا عدد من الصفوف.
‫هذه أعمدة وهذا فهرس.
‫هذا كل ما تحتاج لمعرفته.
‫اعرض صورة.
‫يمكن أن تكون بعض سلاسل lib dot الخاصة بمخطط الخريطة مزعجة بعض الشيء مثل عندما ينتقلون إلى args ، وهي ترث
‫بعض الفئات الأخرى ولا يمكنك العثور عليها حقًا.
‫إذا كنت بحاجة إلى التحقق مما يفعله هذا بالفعل ، فتحقق من الخريطة.
‫التوثيق الكامل للمؤامرة.
‫نريد رسم الصورة.
‫لذلك لأننا نمرر عبر الحلقات ، ستكون هذه مجموعة بيانات من الصور والتسميات.
‫لذلك نريد أن نظهر الصورة.
‫إذاً الفهرس الذي نقوله يكتب الصورة ويضيف تسمية الصورة كعنوان.
‫لذلك سنقوم برسم العنوان ثم السلالات الفريدة لأن هذه هي قائمتنا.
‫تذكر ، إذا كان لا يزال يعيش في الذاكرة ، فيجب أن تكون السلالات الفريدة هي قائمتنا لأسماء الكلاب الفريدة.
‫احصل على ملصق السلالات الفريدة.
‫نريد فهرسة ذلك حيث تكون التسميات هي القيمة القصوى.
‫بعبارة أخرى ، إذا ذهبنا لماذا الصفر arg max؟
‫19.
‫هذا هو بالضبط ما سنفعله بهذا الخط هناك.
‫سلالات فريدة.
‫اذن هذا هو.
‫هذا السطر هنا هو عنوان مؤامرة لدينا.
‫فقاعة.
‫انظر إلى ما أعنيه بدوال وظيفة d لاستكشاف ما يحدث حقًا.
‫لذلك إذا كنت تريد معرفة شيء ما ، فتذكر دائمًا أنه يمكنك فقط فصل الوظيفة عن بعضها ، وإعادة كتابة الكود بنفسك
‫، لأن هذه هي الطريقة التي ستفهم بها شيئًا ما.
‫أطفئ الخطوط الحمراء.
‫في الواقع قد نراه معهم من قبل.
‫لذلك نحن نعرف بالضبط ما يفعله هذا.
‫محور PLT.
‫هذه وظيفة بسيطة لطيفة.
‫اعرض 25 صورة.
‫ماذا علينا أن نفعل الآن؟
‫لذلك نظرًا لأن بياناتنا في دفعة ، نحتاج بشكل أساسي إلى تجميعها في الأمم المتحدة لتصورها حتى نتمكن من القيام بذلك عن طريق
‫الذهاب إلى صور القطار.
‫دعنا نرى الرمز أولاً ، ثم سنرى ما يحدث بالفعل.
‫تسميات القطار تساوي التالي.
‫إذن ما هو التالي هو إرجاع العنصر التالي من مكرر.
‫حسنًا ، شكرًا لك على docstring لذلك لأن بيانات القطار في شكل دفعة.
‫لذلك إذا ذهبنا إلى بيانات القطار ، نحتاج إلى تحويلها إلى مكرر.
‫هناك نذهب.
‫لذلك يمكننا القيام بذلك عن طريق استدعاء الطريقة.
‫كـ NumPy.
‫التكرار.
‫وما سيقوله يُرجع مكررًا يحول جميع عناصر مجموعة البيانات إلى عدد.
‫لذا فإن ما سيفعله هذا هو الدوران.
‫أوه ، ها نحن ذا.
‫لدينا بعض المعلومات هنا.
‫من الصعب بعض الشيء قراءة سلاسل المستندات تلك بالنسبة لي.
‫لكن دعنا نذهب هنا.
‫ماذا ستفعل؟
‫لذلك سوف يأخذ مجموعة بيانات الدُفعات الخاصة بنا.
‫ستقوم بفكها من مجموعة وتحويلها إلى مكرر مكرر.
‫ثم بفضل التالي ، ستحصل على الدفعة الأولى من الجزء العلوي من هذا المكرر.
‫وبعد ذلك لأنها قسمتها ، فهي لا مثيل لها.
‫صور التدريب.
‫إذن هذا الشكل هنا ، سيكون هذا الشكل هنا أول شيء يتم إرجاعه وستكون ملصقات القطار هي الشيء
‫التالي الذي يتم إرجاعه.
‫لذلك لا تأخذ كلامي على محمل الجد.
‫إذا كنت في شك ، فقم بتشغيل الكود.
‫الآن ، السبب في أن هذا قد يستغرق بعض الوقت للتشغيل هو أنك إذا كنت تتذكر عندما قمنا بتطويب
‫بياناتنا التي تم إعدادها هنا.
‫لدينا وظيفة الخريطة هذه.
‫احصل على ملصق للصورة ، والذي سيعمل على معالجة صورنا.
‫لهذا السبب عندما نعمل مع الدُفعات الآن ، لأنه كلما قمنا بتشغيلها ، فإنها ستعالج صورنا
‫في الخلفية.
‫لذا ها نحن ذا.
‫لذا فبدلاً من التعامل مع أسماء الملفات الآن ، نتعامل بالفعل مع الصور المعالجة.
‫إذاً المزيد من البيانات قليلاً.
‫هذه مجموعة ضخمة ، أليس كذلك؟
‫لأن لدينا صور القطار.
‫يجب أن يكون هذا لنرى كم هو طويل.
‫هل يمكنك تخمين المدة إذا كانت دفعة واحدة؟
‫إذا كان عنصرًا واحدًا في دفعة؟
‫وما هي مدة تسميات القطار؟
‫كان ينبغي فعلاً تشغيل ذلك في الزنزانة التالية حتى لا يأتي بنتائج عكسية.
‫بياناتنا.
‫32 ، 32.
‫هناك نذهب.
‫هذا هو المكان الذي يأتي فيه Nex.
‫لذا فقد أخذنا بيانات القطار الخاصة بنا دون تصحيحها باستخدام مكرر غير مكرر أو حولناها إلى مكرر.
‫لقد أخذنا التالي ، لذا فالواحد من القمة.
‫لذلك بشكل أساسي ، أخرجت هذه الدفعة من الأعلى وأعدت الصور والتسميات.
‫مهما كانت الدفعة التي تعمل بها ، فنحن نعمل مع الصور.
‫لذلك هذا هو السبب في أن هذه هي صور القطار.
‫إذا كنت تعمل مع نوع آخر من البيانات ، فسيكون هذا هو ذلك النوع الآخر
‫من البيانات وربما يظل هذا هو تسمياتك ، لكنها مثل 32 لأن حجم الدُفعة لدينا هو.
‫32.
‫الآن دعونا نستخدم الكود الخاص بنا ، معذرة ، وظيفة التصور لدينا.
‫الآن ، دعنا نتخيل البيانات في دفعة تدريبية.
‫ماذا نسميها؟
‫اعرض 25 صورة.
‫صور القطار.
‫تسميات القطار.
‫رائع.
‫هذه هي البيانات التي نعمل معها.
‫هذه هي بيانات التدريب لدينا.
‫لاحظ كيف أنها كلها مربعات لأننا قمنا بتغيير حجمها من 2 إلى 4 ومن 2 إلى 4.
‫وهذا هو السبب في أنني أردت التخطيط لإيقاف الوصول ، لأننا نريد التخلص من تلك الأشياء غير المرغوب فيها
‫حول الجانب.
‫لنفعل ذلك ، لأننا نحاول عرض الصور هنا.
‫دعونا نرسمها مرة أخرى.
‫رائع.
‫هذه هي مجموعتنا التدريبية.
‫الآن ، إذا أتينا إلى هنا.
‫لنفعل الشيء نفسه لتصور دفعة التحقق من الصحة.
‫نجري هذا مرة أخرى.
‫أوه ، في الواقع ، أريد أن أريكم شيئًا من شأنه أن يسلط الضوء على الاختلاف.
‫إذا قمنا بنسخ هذا هنا ، فيمكننا إزالته أيضًا.
‫وهذا هو ما كنت أبحث عنه.
‫في كل مرة نقوم بتشغيل هذا.
‫لذا لاحظ هذا هنا ، Saluki ، Tibetan Terrier.
‫فقط تذكر هذه الصور الخمس هنا.
‫الآن دعونا نحاول تشغيل هذا مرة أخرى.
‫نرى كيف يختلف الصف العلوي وستلاحظ أن الباقي سيكون مختلفًا أيضًا.
‫الآن ، لماذا تعتقد ذلك؟
‫هذا لأنه إذا جئنا إلى هنا ، عندما ننشئ مجموعة تدريب ، في كل مرة نتصل فيها بمجموعة التدريب
‫، فسيتم خلط البيانات.
‫لذا ، إذا أردنا القيام بذلك مرة أخرى أثناء ذلك ، فسنكتب واحدًا لمجموعة التحقق من الصحة.
‫الآن دعنا نتخيل مجموعة التحقق الخاصة بنا ، لذلك سنذهب.
‫صور VAL.
‫تساوي Val Labels نقطة المدقق التالية باعتبارها num py iterator.
‫رائع.
‫وبعد ذلك سنعرض 25 صورة وسنذهب.
‫صور VAL.
‫تسميات VAL.
‫لذلك سنقوم بتشغيل ذلك.
‫ونلاحظ أن لدينا بعضًا مختلفًا هنا.
‫مهلا ، انظر إلى ذلك.
‫هذا الرجل يحمل هذا الجرو.
‫يمكنني أن أفعل هذا كل يوم.
‫فقط انظر إلى هذا الشيء.
‫كم هو لطيف هذا الجرو؟
‫لذلك سنقوم بتشغيل هذا مرة أخرى.
‫لاحظ هذا.
‫تذكر هذا الرجل الذي يحمل كلبه هنا؟
‫تذكر هذا الذي يشبه نوعًا ما ستارة الحمام؟
‫لذلك سندير هذا التدريب.
‫ولاحظ هذا أيضًا للتحقق من صحته.
‫لذا تذكر هذا الكلب في حوض الاستحمام وهذا الكلب تحت الكرسي.
‫آه ، نرى أن صور القطار قد تغيرت لأننا إذا عدنا للخلف ، وعندما أنشأنا مجموعة البيانات الخاصة بنا ، قمنا
‫بتبديل صور التدريب في كل مرة نقوم فيها بإنشاء دفعة.
‫وللتحقق من الصحة ، لا يزال هذا الموجود في حوض الاستحمام هنا لأننا وصلنا إلى حيث أنشأنا مجموعة التحقق
‫الخاصة بنا.
‫نحن لا نخلط بيانات التحقق من الصحة.
‫الآن ، استمر في التفكير في سبب أهمية ذلك.
‫سنصل إلى ذلك في لحظة.
‫أعلم أنني قلت ذلك عدة مرات الآن ، ولكن أريد فقط أن تجعلك تفكر في الأمر في الوقت الحالي.
‫والآن بعد أن تصورنا ، أنشأنا مجموعات بيانات والآن قمنا بتصورها لجعلها أكثر
‫منطقية في رؤوسنا.
‫أعتقد أن الخطوة التالية هي معرفة ما يمكننا فعله لبناء نموذج وتدريبه.
‫دعنا ننتقل إلى ذلك في الفيديو التالي.