‫Ora abbiamo i nostri dati in batch.
‫Ma potrebbe essere un po' difficile capire cosa sta succedendo in un batch, quindi costruiamo una piccola funzione,
‫che esplorerà cosa c'è nel nostro batch in modo da poter visualizzare cosa sta succedendo perché abbiamo questo
‫piccolo output qui.
‫Sappiamo in fondo che queste sono in realtà immagini e queste etichette, sarebbe bello vederle.
‫Quindi facciamo una piccola intestazione qui, visualizzando i batch di dati, andiamo su di loro per trasformarli in markdown.
‫E diamoci un po' di comunicazione.
‫Un dato è ora in batch.
‫Tuttavia, questi possono essere un po' difficili da capire, comprendere.
‫Visualizziamoli.
‫Perché non sono sicuro di te, ma mi piace vedere le cose
‫in azione, quindi per farlo, importeremo il nostro fidato sguardo matplotlib su quel suggerimento automatico e poi creeremo una funzione per visualizzare le immagini in un
‫batch di dati o dati batch di dati.
‫A noi australiani, con l'accento australiano, piace buttarci alla fine delle vocali ovunque si trovino.
‫Potremmo farlo per mostrare 25 immagini, perché se ne facciamo troppe, come se ne avessimo più di diecimila, potremmo mostrarne
‫solo venticinque alla volta.
‫E vogliamo immagini ed etichette perché quello che faremo è fondamentalmente tracciare un'immagine e poi mettere l'etichetta sopra
‫di essa.
‫E bello e semplice.
‫Anche se visualizza un grafico di 25 immagini e le etichette da un database che.
‫Meraviglioso.
‫Va bene, quindi impostiamo la figura di una festa, quella figura lo renderà di grandi dimensioni.
‫Ora, ho avuto un po' di esperienza con l'impostazione di questa dimensione della trama, quindi spero che 10 per dieci sia abbastanza
‫buono.
‫In caso contrario, possiamo cambiarlo.
‫Quindi andremo in loop attraverso venticinque per visualizzare venticinque immagini.
‫Quindi abbiamo appena impostato un semplice ciclo per I nell'intervallo venticinque.
‫Allora cosa possiamo fare?
‫Bene, dobbiamo creare una sottotrama, facciamo cinque righe, cinque colonne, perché sono
‫venticinque e poi dovremo visualizzare un'immagine su ciascuna delle sottotrame e quindi aggiungere un titolo a ciascuna delle
‫immagini che dovrebbe t essere troppo difficile.
‫Quindi crea sottotrame.
‫Andremo cinque righe, cinque colonne X uguale a plot punto sottotrama cinque cinque I più uno.
‫Quindi questo è oh è perché abbiamo un'importante matplotlib, ma ecco perché il dottorato non viene mostrato.
‫Ci siamo.
‫Parametri.
‫Dove andiamo?
‫Abbiamo la colonna Rose Dot.
‫Quindi questo è Navarros, queste sono le colonne e questo è l'indice, ecco cosa devi sapere.
‫Visualizza un'immagine.
‫Alcune delle stringhe oscure matplotlib possono essere un po' fastidiose, come quando vanno a Ogg's, la parola chiave
‫Ogg's ed eredita tutte le altre classi e non puoi davvero trovarle se hai bisogno di controllare
‫cosa fa effettivamente.
‫Dai un'occhiata a matplotlib, documentazione completa.
‫Vogliamo tracciare l'immagine.
‫Quindi, poiché stiamo scorrendo, questi saranno dati, un mucchio di immagini ed etichette.
‫Quindi vogliamo mostrare l'immagine.
‫Quindi l'indice che inumidisce quello giusto.
‫L'immagine e aggiungi l'etichetta dell'immagine come titolo.
‫Quindi ti diremo il titolo e poi le razze uniche, perché questa è la nostra lista.
‫Ricorda, se vive ancora nella memoria, dovrebbe.
‫Razze uniche è la nostra lista di nomi di cani unici.
‫Ottieni l'etichetta delle razze uniche, vogliamo indicizzare quella in cui le etichette l'etichetta è il valore massimo.
‫Quindi, in altre parole, se andiamo, perché zero ARG Max?
‫19.
‫Questo è esattamente quello che faremo con quella linea di trecce uniche.
‫Quindi questa è questa linea, ecco il titolo della nostra trama.
‫Boom.
‫Guarda cosa intendo per "funzionamento" delle funzioni per esplorare davvero cosa sta succedendo.
‫Quindi, se vuoi capire qualcosa, ricorda sempre e puoi semplicemente separare la funzione, riscrivere il codice
‫per te stesso, perché è così che capirai qualcosa.
‫Disattiva le linee della griglia.
‫In realtà, potremmo vederlo con loro prima, quindi sappiamo esattamente cosa sta facendo.
‫Accedi, è una bella e semplice funzione.
‫Venticinque immagini, cosa dobbiamo fare ora, quindi poiché i nostri dati sono in batch, dobbiamo
‫essenzialmente eseguire il batch per visualizzarli in modo da poterlo fare eseguendo il treno delle immagini.
‫Vediamo prima il codice, poi vedremo cosa sta realmente accadendo.
‫Etichette dei treni, Ecoles, il prossimo.
‫Quindi il prossimo è che restituisce l'elemento successivo da un iteratore.
‫Oh, beh, grazie, dottore, per questo, perché i dati del treno sono nel formato di un batch.
‫Quindi, se andiamo ad addestrare i dati, dobbiamo trasformarli in un iteratore.
‫Ci siamo.
‫Quindi possiamo farlo chiamando il metodo.
‫Come iteratore della torta Nam e cosa dirà questo, restituisce un iteratore che converte tutti gli elementi del set di
‫dati in torta Nam.
‫Quindi fondamentalmente ciò che farà è girare.
‫Oh, ci siamo.
‫Abbiamo alcune informazioni qui.
‫Quelle corde scure sono un po' difficili da leggere per me.
‫Passiamo di qui.
‫Cosa farà?
‫Quindi eliminerà il set di dati batch, lo srotolerà da un batch e lo trasformerà in un numpty.
‫È giusto.
‫E poi grazie a next, prenderà il primo batch dalla parte superiore di questo da questo iteratore.
‫E poi perché è diviso.
‫Non è patchato.
‫Immagini di addestramento, quindi questa qui, questo Shapir, sarà la prima cosa che verrà restituita e le
‫etichette del treno saranno la prossima cosa che verrà restituita.
‫Quindi non credermi sulla parola, in caso di dubbio, esegui il codice.
‫Ora, il motivo per cui potrebbe volerci un po' di tempo per l'esecuzione è perché se ricordi quando abbiamo
‫attivato i nostri dati impostati qui.
‫Abbiamo questa funzione mappa per ottenere l'etichetta dell'immagine, che elaborerà le nostre immagini, ecco perché quando lavoriamo con i
‫batch ora, perché ogni volta che la eseguiamo, elaborerà le immagini in
‫background.
‫Quindi ci siamo.
‫Quindi, invece di occuparci dei nomi dei file, ora abbiamo a che fare con immagini elaborate, quindi un po'
‫più di dati.
‫Questa è una serie enorme, giusto, perché abbiamo le immagini di Trian.
‫Questo dovrebbe essere vediamo quanto è lungo.
‫Riuscite a indovinare per quanto tempo, se è in un lotto, se è un singolo articolo in un lotto?
‫E quanto durano le etichette del treno?
‫Avrei dovuto eseguirlo davvero nella cella successiva.
‫Quindi non ha dovuto ratificare i nostri dati 32 32.
‫Ci siamo.
‫Quindi è qui che entra in gioco il prossimo.
‫Quindi abbiamo preso i dati del nostro treno, li abbiamo tolti usando come vampi il suo radar o li abbiamo trasformati in un iteratore.
‫Abbiamo preso il successivo, quindi quello più in alto.
‫Quindi, in sostanza, ho semplicemente prelevato il batch dall'alto e restituito le immagini e le etichette, qualunque sia il batch con cui stai lavorando,
‫stiamo lavorando con le immagini.
‫Ecco perché questo è e immagini se stai lavorando con qualche altro tipo di dati.
‫Questo sarebbe quell'altro tipo di dati e probabilmente sarebbero ancora le tue etichette.
‫Ma sono di lunghezza 32 perché lo è il nostro lotto.
‫Trentadue, quindi ora usiamo il nostro codice ora, scusa, ora la funzione di visualizzazione.
‫Ora visualizziamo i dati in un batch di addestramento.
‫Come l'abbiamo chiamato, spettacolo?
‫Venticinque immagini mostrano 25 immagini, immagini dei treni, etichette dei treni.
‫Meraviglioso.
‫Quindi questi sono i dati con cui stiamo lavorando, questi sono i nostri dati di allenamento.
‫Nota come sono tutti quadrati perché li abbiamo ridimensionati da due a quattro e da due a quattro.
‫Ed è per questo che ho voluto tracciare l'accesso, perché vogliamo sbarazzarci di quella spazzatura a
‫lato.
‫Quindi facciamolo perché stiamo cercando di visualizzare le immagini qui.
‫Riprendiamoci a faticare.
‫Stupendo.
‫Questo è il nostro lotto di allenamento se veniamo qui.
‫Facciamo lo stesso per visualizzare un batch di convalida.
‫Lo eseguiamo di nuovo.
‫Beh, in realtà, voglio mostrarti qualcosa che evidenzierà la differenza, se lo
‫copiamo qui sotto, possiamo rimuovere anche quello.
‫Questo è quello che stavo cercando.
‫Ogni volta che eseguiamo questo, prendi nota di questo qui, Saluki, Tibbett, Antaria, ricorda solo queste cinque
‫immagini qui.
‫Ora, proviamo a eseguirlo di nuovo.
‫Vediamo come la riga superiore è diversa e noterai che anche il resto sarebbe effettivamente diverso.
‫Ora, perché pensi che sia così?
‫È perché se veniamo qui quando creiamo un batch di addestramento, ogni volta che chiamiamo l'addestramento,
‫i dati verranno mescolati.
‫Quindi, se dovessimo ripetere questa operazione, mentre è in esecuzione, ne scriveremo uno per il set di convalida.
‫Ora visualizziamo il nostro set di validazione.
‫Quindi andremo Val images val label uguale a next val data come num pi iteratore.
‫Meraviglioso.
‫E poi mostreremo venticinque immagini e andremo val immagini.
‫Etichette val.
‫Quindi lo eseguiremo e noteremo che ne abbiamo di diversi qui.
‫Guarda quello.
‫Quello sta tenendo quel cucciolo.
‫Potrei fare questo vecchio che guardo solo quella cosa.
‫Quanto è carino quel cucciolo?
‫Quindi lo faremo un'altra volta, prendiamo nota di questo, ricordi questo ragazzo che tiene il suo cane qui?
‫Ricordi questo?
‫Sembra una tenda da doccia.
‫Quindi eseguiremo quell'addestramento.
‫E anche avvisi per la convalida.
‫Ricordi questo cane nella vasca da bagno e questo sotto la sedia?
‫Vediamo che le immagini del treno sono cambiate perché se torniamo indietro quando abbiamo creato il nostro batch di dati, abbiamo mescolato le
‫immagini di allenamento ogni volta che creiamo un batch.
‫E per ora, la convalida, questa nella vasca da bagno è ancora qui, perché arriviamo al punto in cui abbiamo creato il nostro
‫batch di convalida.
‫Non mescoliamo i dati di convalida.
‫Ora continua a pensare al motivo per cui potrebbe essere importante.
‫Ci arriveremo tra un momento.
‫So di averlo detto un paio di volte, ma voglio solo che tu ci pensi per il
‫momento.
‫E così ora che abbiamo visualizzato di aver creato batch di dati e ora li visualizziamo per avere un po' più
‫di senso nella nostra testa, penso che l'unico passo successivo sia vedere cosa possiamo fare per costruire e addestrare un
‫modello.
‫Ne parleremo nel prossimo video.