‫Nu hebben we onze gegevens in batches.
‫Maar het kan een beetje moeilijk zijn om te begrijpen wat er in een batch gebeurt, dus laten we een
‫kleine functie bouwen, die gaat onderzoeken wat er in onze batch zit, zodat we kunnen visualiseren wat er gebeurt omdat we deze
‫kleine uitvoer hier hebben.
‫We weten diep van binnen dat dit eigenlijk afbeeldingen zijn en deze labels, het zou goed zijn om ze te zien.
‫Dus laten we hier een kleine kop maken, databatches visualiseren, komen op hen om het in prijsverlagingen om te zetten.
‫En laten we onszelf een beetje communicatie geven.
‫Een data is nu in batches.
‫Deze kunnen echter een beetje moeilijk te begrijpen zijn.
‫Laten we ze visualiseren.
‫Omdat ik niet zeker ben over jou, maar ik vind het leuk om
‫dingen in actie te zien, dus om dat te doen, importeren we onze vertrouwde matplotlib, kijken naar die automatische suggestie en dan gaan we een functie maken voor het
‫bekijken van afbeeldingen in een databatch of een databatchgegevens.
‫Wij Australiërs, met het Australische accent, gooien ons graag op het einde van klinkers, waar ze ook zijn.
‫We zouden het kunnen doen om 25 afbeeldingen te laten zien, want als we er te veel doen, alsof we tienduizend plus hebben, laten we er
‫misschien maar vijfentwintig tegelijk zien.
‫En we willen afbeeldingen en labels, want wat we gaan doen is in feite een afbeelding plotten en daarboven het
‫label plaatsen.
‫En lekker simpel.
‫Hoewel een plot van 25 afbeeldingen en de labels uit een database worden weergegeven.
‫Prachtig.
‫Oké, dus laten we de figuur van een feest opzetten, die figuur zal het groot maken.
‫Nu heb ik een beetje ervaring met het opzetten van deze plotgrootte, dus hopelijk is 10 bij tien goed
‫genoeg.
‫Zo niet, dan kunnen we dat veranderen.
‫Dan gaan we door vijfentwintig voor het weergeven van vijfentwintig afbeeldingen.
‫Dus we hebben gewoon een eenvoudige lus opgezet voor I in bereik vijfentwintig.
‫Wat kunnen we dan doen?
‫We moeten een subplot maken, laten we er vijf rijen en vijf kolommen van maken, want
‫dat is vijfentwintig en dan moeten we een afbeelding weergeven op elk van de subplots en dan een titel toevoegen aan elk van
‫de afbeeldingen die zou moeten' niet te moeilijk zijn.
‫Maak dus subplots.
‫We gaan vijf rijen, vijf kolommen X is gelijk aan plot dot subplot vijf vijf I plus één.
‫Dus dit is oh het is omdat we een belangrijke matplotlib hebben, maar daarom komt de dokter niet opdagen.
‫Daar gaan we.
‫Parameters.
‫Waar gaan we heen?
‫We hebben een Rose Dot-kolom.
‫Dus dit is Navarros, dit zijn kolommen en dit is index, dat is wat je moet weten.
‫Geef een afbeelding weer.
‫Sommige van de donkere strings van matplotlib kunnen een beetje vervelend zijn, zoals wanneer ze Ogg's, trefwoord Ogg's zijn en
‫het gewoon een andere klasse erft en je kunt het niet echt vinden als je moet kijken wat
‫dit eigenlijk doet.
‫Bekijk de matplotlib, volledige documentatie.
‫We willen de afbeelding plotten.
‫Dus omdat we er doorheen lopen, wordt dit een data, een heleboel afbeeldingen en labels.
‫Dus we willen de afbeelding laten zien.
‫Dus de index bevochtigt dat goed.
‫De afbeelding en voeg het afbeeldingslabel toe als de titel.
‫Dus we gaan je de titel vertellen en dan unieke rassen, want dat is onze lijst.
‫Onthoud dat als het nog steeds in het geheugen leeft, het zou moeten.
‫Unieke rassen is onze lijst met unieke hondennamen.
‫Haal het unieke rassenlabel, we willen indexeren dat waar labels het label de maximale waarde is.
‫Dus met andere woorden, als we gaan, waarom nul ARG Max?
‫19.
‫Dit is precies wat we gaan doen met hun unieke vlechten.
‫Dus dit is deze regel, hier is de titel van ons plot.
‫Boom.
‫Zie wat ik bedoel met het functioneren van functies om echt te ontdekken wat er aan de hand is.
‫Dus als je iets wilt uitzoeken, onthoud dan altijd en je kunt de functie gewoon uit elkaar halen, de
‫code voor jezelf herschrijven, want zo ga je iets begrijpen.
‫Schakel de rasterlijnen uit.
‫Eigenlijk zouden we het eerder met hen kunnen zien, dus we weten precies wat dit doet.
‫Je hebt toegang, dat is een mooie, eenvoudige functie.
‫Vijfentwintig afbeeldingen, wat moeten we nu doen, dus omdat onze gegevens in een batch zitten, moeten we
‫in wezen in batches zijn om het te visualiseren, zodat we dat kunnen doen door afbeeldingen te gaan trainen.
‫Laten we eerst de code bekijken, dan zullen we zien wat er werkelijk gebeurt.
‫Treinetiketten, Ecoles, volgende.
‫Dus wat het volgende is, is dat het het volgende item van een iterator retourneert.
‫Oh, nou, dank u, dokter, daarvoor, want treingegevens zijn in het formaat van een batch.
‫Dus als we data gaan trainen, moeten we er een iterator van maken.
‫Daar gaan we.
‫Dus we kunnen dat doen door de methode aan te roepen.
‫Als Nam pie iterator en wat gaat dit zeggen, retourneert een iterator die alle elementen van de dataset converteert
‫naar Nam pie.
‫Dus wat dit in wezen gaat doen, is draaien.
‫O, daar gaan we.
‫We hebben hier wat informatie.
‫Die donkere snaren zijn een beetje moeilijk te lezen daar voor mij.
‫Laten we hier even doorheen gaan.
‫Wat gaat het doen?
‫Dus het gaat een batch dataset verwijderen, het gaat het van een batch afwikkelen en het in een numpty veranderen.
‫Het is goed.
‫En dan, dankzij next, zal het de eerste batch van dit uit deze iterator halen.
‫En dan omdat het gesplitst is.
‫Het is niet gepatcht.
‫Trainingsafbeeldingen, dus deze hier, deze Shapir, zal het eerste zijn dat wordt geretourneerd en
‫treinlabels zullen het volgende zijn dat wordt geretourneerd.
‫Dus geloof me niet op mijn woord, voer bij twijfel de code uit.
‫De reden dat dit even kan duren, is omdat als je je herinnert wanneer we
‫onze gegevens hier hebben ingesteld.
‫We hebben deze kaartfunctie om een afbeeldingslabel te krijgen, die onze afbeeldingen gaat verwerken, dus daarom, wanneer we nu met
‫batches werken, omdat wanneer we het uitvoeren, het afbeeldingen op de achtergrond gaat
‫verwerken.
‫Dus daar gaan we.
‫Dus in plaats van met bestandsnamen te werken, hebben we nu te maken met bewerkte afbeeldingen, dus een
‫beetje meer gegevens.
‫Dit is een enorme reeks, juist, omdat we Trian-afbeeldingen hebben.
‫Dit zou moeten zijn, laten we eens kijken hoe lang het is.
‫Kun je raden hoe lang, als het in een batch zit, als het een enkel item in een batch is?
‫En hoe lang zijn treinlabels?
‫Had dat echt in de volgende cel moeten uitvoeren.
‫Dus het hoefde onze gegevens 32 32 niet te ratificeren.
‫Daar gaan we.
‫Dus hier komt het volgende om de hoek kijken.
‫Dus we hebben onze treingegevens ongepatcht gebruikt als vampi zijn radar of er een iterator van gemaakt.
‫We hebben de volgende genomen, dus die van de top.
‫Dus eigenlijk gewoon de batch van de bovenkant gehaald en de afbeeldingen en de labels teruggestuurd, met welke batch je ook werkt,
‫we werken met afbeeldingen.
‫Dus dit is waarom dit is en afbeeldingen als je met een ander type gegevens werkt.
‫Dit zou dat andere type gegevens zijn en dit zouden waarschijnlijk nog steeds uw labels zijn.
‫Maar ze hebben lengte 32 omdat onze batchgrootte dat is.
‫Tweeëndertig, dus laten we nu onze code gebruiken, sorry, nu visualisatiefunctie.
‫Laten we nu de gegevens in een trainingsbatch visualiseren.
‫Hoe noemden we het, show?
‫Vijfentwintig afbeeldingen tonen 25 afbeeldingen, treinafbeeldingen, treinlabels.
‫Prachtig.
‫Dit zijn dus de gegevens waarmee we werken, dit zijn onze trainingsgegevens.
‫Merk op dat het allemaal vierkanten zijn, want we hebben ze van twee naar vier en van twee naar vier veranderd.
‫En daarom wilde ik de toegang uitzetten, omdat we van die rommel aan de zijkant af
‫willen.
‫Dus laten we dat doen, want we proberen hier afbeeldingen weer te geven.
‫Laten we weer ploeteren.
‫Geweldig.
‫Dit is onze trainingsgroep als we hier komen.
‫Laten we hetzelfde doen voor het visualiseren van een validatiebatch.
‫We voeren dit opnieuw uit.
‫Nou, eigenlijk wil ik je iets laten zien dat het verschil gaat benadrukken, als
‫we dit hier kopiëren, kunnen we dat ook verwijderen.
‫Dit is wat ik zocht.
‫Elke keer dat we dit uitvoeren, dus noteer deze hier, Saluki, Tibbett, Antaria, onthoud deze vijf
‫afbeeldingen hier.
‫Laten we proberen dit opnieuw uit te voeren.
‫We zien hoe de bovenste rij anders is, en je zou merken dat de rest ook anders zou zijn.
‫Waarom denk je dat dat is?
‫Het is omdat als we hier komen wanneer we een trainingsbatch maken, elke keer dat we de training aanroepen,
‫het de gegevens gaat schudden.
‫Dus als we dit opnieuw zouden doormaken, terwijl dat loopt, zullen we er een schrijven voor de validatieset.
‫Laten we nu onze validatieset visualiseren.
‫Dus we gaan Val-afbeeldingen vallabels is gelijk aan volgende valgegevens als num pi iterator.
‫Prachtig.
‫En dan gaan we vijfentwintig beelden laten zien en gaan we naar val beelden.
‫Val-labels.
‫Dus we zullen dat uitvoeren en we merken dat we hier een aantal verschillende hebben.
‫Moet je zien.
‫Dat is die puppy vasthouden.
‫Ik zou dit oud kunnen doen, ik kijk gewoon naar dat ding.
‫Hoe schattig is die pup?
‫Dus we doen dit nog een keer, let op deze, weet je nog dat deze man zijn hond hier vasthield?
‫Herinner je je deze nog?
‫Het lijkt een beetje op een douchegordijn.
‫Dus we zullen die training geven.
‫En ook kennisgevingen voor validatie.
‫Dus herinner je je deze hond in de badkuip en deze onder de stoel?
‫We zien dat de treinafbeeldingen zijn veranderd, want als we teruggaan wanneer we onze gegevensbatch hebben gemaakt, hebben we de trainingsafbeeldingen
‫geschud elke keer dat we een batch maken.
‫En voor nu, validatie, deze in de badkuip nog steeds hier, want we komen tot waar we onze
‫validatiebatch hebben gemaakt.
‫We schudden de validatiegegevens niet door elkaar.
‫Blijf nu nadenken over waarom dat belangrijk zou kunnen zijn.
‫Daar komen we zo op.
‫Ik weet dat ik dat nu al een paar keer heb gezegd, maar ik wil dat je er voorlopig even over
‫nadenkt.
‫En nu we hebben gevisualiseerd dat we databatches hebben gemaakt en nu we ze visualiseren om een beetje logischer te zijn in ons hoofd,
‫denk ik dat de enige volgende stap is om te zien wat we kunnen doen aan het bouwen en trainen van een
‫model.
‫Laten we daar in de volgende video op ingaan.