‫Maintenant, nous avons nos données par lots.
‫Mais il peut être un peu difficile de comprendre ce qui se passe dans un lot, alors créons une petite fonction,
‫qui va explorer ce qu'il y a dans notre lot afin que nous puissions visualiser ce qui se passe parce que nous avons
‫ce petit résultat ici.
‫On sait au fond que ce sont en fait des images et ces étiquettes, ce serait bien de les voir.
‫Faisons donc un petit cap ici, visualisant des lots de données, venez sur eux pour le transformer en démarque.
‫Et donnons-nous un peu de communication.
‫Une donnée est maintenant en lots.
‫Cependant, ceux-ci peuvent être un peu difficiles à comprendre, à comprendre.
‫Visualisons-les.
‫Parce que je ne suis pas sûr pour vous, mais j'aime voir
‫les choses en action, donc pour ce faire, nous importerons notre fidèle regard matplotlib sur cette suggestion automatique, puis nous créerons une fonction pour afficher les images
‫dans un data batch ou un data batch data.
‫Nous Australiens, l'accent australien, aimons nous jeter sur la fin des voyelles où qu'elles soient.
‫Nous pourrions le faire pour montrer 25 images, parce que si nous en faisons trop, comme si nous en avons plus de dix mille, nous pourrions
‫en montrer vingt-cinq à la fois.
‫Et nous voulons des images et des étiquettes parce que ce que nous allons faire en gros, c'est tracer une image, puis mettre
‫l'étiquette au-dessus.
‫Et sympa et simple.
‫Bien qu'affiche un tracé de 25 images et les étiquettes d'une base de données qui.
‫Merveilleux.
‫Très bien, alors mettons en place la figure d'une fête, cette figure la rendra grande.
‫Maintenant, j'ai eu un peu d'expérience avec la configuration de cette taille de parcelle, donc j'espère que 10 par dix est assez
‫bon.
‫Sinon, nous pouvons changer cela.
‫Ensuite, nous allons parcourir vingt-cinq pour afficher vingt-cinq images.
‫Nous venons donc de mettre en place une boucle simple pour I dans la plage vingt-cinq.
‫Alors que pouvons-nous faire?
‫Eh bien, nous devons créer une intrigue secondaire, faisons-en cinq lignes, cinq colonnes, car cela
‫fait vingt-cinq et nous devrons ensuite afficher une image sur chacune des intrigues secondaires, puis ajouter un titre à chacune des
‫images qui ne devrait pas t être trop dur.
‫Alors créez des sous-parcelles.
‫Nous irons cinq lignes, cinq colonnes X équivaut à un sous-tracé à points cinq cinq I plus un.
‫Donc c'est oh c'est parce que nous avons un matplotlib important mais c'est pourquoi le doctoring ne se présente pas.
‫On y va.
‫Paramètres.
‫Où allons-nous?
‫Nous avons la colonne Rose Dot.
‫Voici donc Navarros, voici les colonnes et voici l'index, c'est ce que vous devez savoir.
‫Afficher une image.
‫Certaines des chaînes sombres de matplotlib peuvent être un peu ennuyeuses, comme lorsqu'elles sont Ogg, le mot-clé Ogg et qu'elles héritent simplement
‫de toutes les autres classes et vous ne pouvez pas vraiment les trouver si vous avez besoin de vérifier ce
‫que cela fait réellement.
‫Consultez la documentation complète de matplotlib.
‫Nous voulons tracer l'image.
‫Donc, parce que nous parcourons, cela va être des données, un tas d'images et d'étiquettes.
‫Nous voulons donc montrer l'image.
‫Donc l'indice humidifie ce droit.
‫L'image et ajoutez l'étiquette de l'image comme titre.
‫Nous allons donc vous dire le titre et ensuite les races uniques, car c'est notre liste.
‫N'oubliez pas que s'il vit toujours dans la mémoire, il le devrait.
‫Races uniques est notre liste de noms de chiens uniques.
‫Obtenez l'étiquette de race unique, nous voulons indexer là où étiquettes l'étiquette est la valeur maximale.
‫Donc en d'autres termes, si on y va, pourquoi zéro ARG Max ?
‫19.
‫C'est exactement ce que nous allons faire avec cet alignement de leurs tresses uniques.
‫Voici donc cette ligne, voici le titre de notre intrigue.
‫Boom.
‫Voyez ce que je veux dire par des fonctions de mise en fonction pour vraiment explorer ce qui se passe.
‫Donc, si vous voulez comprendre quelque chose, souvenez-vous toujours et vous pouvez simplement séparer la fonction, réécrire le code
‫pour vous-même, car c'est ainsi que vous allez comprendre quelque chose.
‫Désactivez les lignes de la grille.
‫En fait, nous pourrions le voir avec eux avant, donc nous savons exactement ce que cela fait.
‫Vous accédez, c'est une fonction simple et agréable.
‫Vingt-cinq images, que devons-nous faire maintenant, donc parce que nos données sont dans un lot,
‫nous devons essentiellement les visualiser par lots afin de pouvoir le faire en allant former des images.
‫Voyons d'abord le code, puis nous verrons ce qui se passe réellement.
‫Étiquettes de train, Ecoles, ensuite.
‫Alors, quelle est la prochaine étape, c'est qu'il renvoie l'élément suivant à partir d'un itérateur.
‫Oh, eh bien, merci, docteur, pour ça, parce que les données du train sont au format d'un lot.
‫Donc, si nous allons former des données, nous devons les transformer en un itérateur.
‫On y va.
‫Nous pouvons donc le faire en appelant la méthode.
‫En tant qu'itérateur de tarte Nam et qu'est-ce que cela va dire, renvoie un itérateur qui convertit tous les éléments de l'ensemble de
‫données en tarte Nam.
‫Donc, fondamentalement, ce que cela va faire, c'est tourner.
‫Oh, on y va.
‫Nous avons des informations ici.
‫Ces chaînes sombres sont un peu difficiles à lire pour moi.
‫Passons simplement par ici.
‫Qu'est-ce que ça va faire ?
‫Donc, il va retirer un ensemble de données par lots, il va le dérouler d'un lot et le transformer en un numpty.
‫C'est juste.
‫Et puis grâce à next, il va récupérer le premier lot du haut de cet itérateur.
‫Et puis parce que c'est divisé.
‫Il n'est pas corrigé.
‫Les images d'entraînement, donc celle-ci ici, ce Shapir, va être la première chose qui sera retournée et les
‫étiquettes de train vont être la prochaine chose qui sera retournée.
‫Alors ne me croyez pas sur parole, en cas de doute, exécutez le code.
‫Maintenant, la raison pour laquelle cela peut prendre un peu de temps à s'exécuter est que si vous vous souvenez quand
‫nous avons déclenché nos données configurées ici.
‫Nous avons cette fonction map get image label, qui va traiter nos images, c'est pourquoi lorsque nous travaillons avec des
‫lots maintenant, car chaque fois que nous l'exécutons, elle traitera les images en
‫arrière-plan.
‫Alors on y va.
‫Ainsi, au lieu de traiter des noms de fichiers, nous traitons maintenant des images traitées, donc un peu
‫plus de données.
‫C'est un tableau énorme, n'est-ce pas, parce que nous avons des images Trian.
‫Cela devrait être, voyons combien de temps cela dure.
‫Pouvez-vous deviner combien de temps, s'il s'agit d'un lot, s'il s'agit d'un seul article dans un lot ?
‫Et combien de temps dure les étiquettes de train ?
‫J'aurais vraiment dû l'exécuter dans la cellule suivante.
‫Il n'a donc pas eu à ratifier nos données 32 32.
‫On y va.
‫C'est donc ici qu'intervient la prochaine étape.
‫Nous avons donc pris nos données de train sans les patcher en utilisant comme vampire son radar ou en les transformant en itérateur.
‫Nous avons pris le suivant, donc celui du haut.
‫Donc, essentiellement, il suffit de prendre le lot du haut et de renvoyer les images et les étiquettes, quel que soit le lot avec lequel vous travaillez,
‫nous travaillons avec des images.
‫C'est pourquoi il s'agit d'images si vous travaillez avec un autre type de données.
‫Ce serait cet autre type de données et ce serait probablement toujours vos étiquettes.
‫Mais ils sont de longueur 32 car notre taille de lot l'est.
‫Trente-deux, alors maintenant, utilisons notre code maintenant, désolé, maintenant la fonction de visualisation.
‫Visualisons maintenant les données dans un lot d'entraînement.
‫Comment l'appelions-nous, spectacle ?
‫Vingt-cinq images montrent 25 images, images de train, étiquettes de train.
‫Merveilleux.
‫Voici donc les données avec lesquelles nous travaillons, ce sont nos données d'entraînement.
‫Remarquez comme ils sont tous des carrés parce que nous les avons redimensionnés de deux à quatre et de deux à quatre.
‫Et c'est pourquoi je voulais tracer l'accès, parce que nous voulons nous débarrasser de ces déchets sur le
‫côté.
‫Alors faisons-le parce que nous essayons d'afficher des images ici.
‫Travaillons à nouveau.
‫Impressionnant.
‫C'est notre lot d'entraînement si nous venons ici.
‫Faisons de même pour visualiser un lot de validation.
‫Nous l'exécutons à nouveau.
‫Eh bien, en fait, je veux vous montrer quelque chose qui va mettre en évidence la différence,
‫si nous le copions ici, nous pouvons également le supprimer.
‫C'est ce que je cherchais.
‫Chaque fois que nous exécutons cela, alors prenez note de celui-ci ici, Saluki, Tibbett, Antaria, souvenez-vous simplement de ces
‫cinq images ici.
‫Essayons maintenant de l'exécuter à nouveau.
‫Nous voyons à quel point la rangée du haut est différente, et vous remarquerez que le reste serait également différent.
‫Maintenant, pourquoi pensez-vous que c'est?
‫C'est parce que si nous arrivons ici lorsque nous créons un lot de formation, chaque fois que nous appelons la formation,
‫cela va mélanger les données.
‫Donc, si nous devions recommencer, pendant que cela s'exécute, nous en écrirons un pour l'ensemble de validation.
‫Visualisons maintenant notre ensemble de validation.
‫Nous allons donc utiliser Val images val labels est égal aux prochaines données de val en tant qu'itérateur num pi.
‫Merveilleux.
‫Et puis nous irons montrer vingt-cinq images et nous irons val images.
‫Val étiquettes.
‫Nous allons donc exécuter cela et nous remarquons que nous en avons d'autres ici.
‫Regarde ça.
‫C'est tenir ce chiot.
‫Je pourrais faire ce vieux, je regarde juste cette chose.
‫À quel point ce chiot est-il mignon ?
‫Alors on va répéter ça une fois de plus, prenez note de celui-ci, vous vous souvenez de ce type tenant son chien ici ?
‫Vous vous souvenez de celui-ci ?
‫Cela ressemble à un rideau de douche.
‫Nous allons donc organiser cette formation.
‫Et des avis de validation aussi.
‫Alors vous vous souvenez de ce chien dans la baignoire et de celui-ci sous la chaise ?
‫Nous voyons que les images de train ont changé car si nous remontons lorsque nous avons créé notre lot de données, nous avons mélangé les
‫images d'entraînement à chaque fois que nous créons un lot.
‫Et pour l'instant, validation, celle-ci dans la baignoire toujours là, car nous arrivons là où nous avons créé notre
‫lot de validation.
‫Nous ne mélangeons pas les données de validation.
‫Maintenant, continuez à penser à pourquoi cela pourrait être important.
‫Nous y viendrons dans un instant.
‫Je sais que je l'ai dit plusieurs fois maintenant, mais je veux juste que vous y réfléchissiez pour le
‫moment.
‫Et maintenant que nous avons visualisé que nous avons créé des lots de données et que nous les visualisons pour avoir un peu plus de
‫sens dans notre tête, je pense que la seule étape suivante est de voir ce que nous pouvons faire pour créer et entraîner un
‫modèle.
‫Venons en à cela dans la prochaine vidéo.