‫Agora temos nossos dados em lotes.
‫Mas pode ser um pouco difícil entender o que está acontecendo em um lote, então vamos construir uma pequena
‫função, que irá explorar o que está em nosso lote para que possamos visualizar o que está acontecendo porque temos
‫essa pequena saída aqui.
‫Sabemos no fundo que essas são realmente imagens e rótulos, seria bom vê-los.
‫Então vamos fazer um pequeno cabeçalho aqui, visualizando lotes de dados, vamos transformá-los em markdown.
‫E vamos nos dar um pouco de comunicação.
‫Os dados agora estão em lotes.
‫No entanto, isso pode ser um pouco difícil de entender, compreender.
‫Vamos visualizá-los.
‫Porque não tenho certeza sobre você, mas gosto de ver as coisas em
‫ação, então para fazer isso, vamos importar nosso olhar matplotlib confiável para essa sugestão automática e, em seguida, vamos criar uma função para visualizar imagens em um lote
‫de dados ou um lote de dados de dados.
‫Nós, australianos, com sotaque australiano, gostamos de nos lançar no final das vogais onde quer que estejam.
‫Podemos fazer isso para mostrar 25 imagens, porque se fizermos muitas, como se tivéssemos mais de dez mil, poderemos mostrar apenas vinte
‫e cinco de cada vez.
‫E queremos imagens e rótulos porque o que faremos é basicamente plotar uma imagem e, acima dela, colocar
‫o rótulo.
‫E bom e simples.
‫Embora exiba um gráfico de 25 imagens e os rótulos de um banco de dados que.
‫Maravilhoso.
‫Certo, então vamos montar a figura de uma festa, essa figura vai ficar grande.
‫Agora, eu tive um pouco de experiência com a configuração deste tamanho de lote, então espero que 10 por dez seja bom o
‫suficiente.
‫Se não, podemos mudar isso.
‫Em seguida, percorreremos vinte e cinco para exibir vinte e cinco imagens.
‫Então, acabamos de configurar um loop simples para I no intervalo de vinte e cinco.
‫Então o que podemos fazer?
‫Bem, precisamos criar uma subtrama, vamos torná-la cinco linhas, cinco colunas, porque são vinte e
‫cinco e então teremos que exibir uma imagem em cada uma das subtramas e, em seguida, adicionar um título a cada
‫uma das imagens que deveria t ser muito difícil.
‫Portanto, crie subtramas.
‫Iremos cinco linhas, cinco colunas X é igual a plot ponto subplot cinco cinco I mais um.
‫Então isso é porque temos um importante matplotlib, mas é por isso que o tratamento médico não está aparecendo.
‫Aqui vamos nós.
‫Parâmetros.
‫Onde vamos?
‫Temos a coluna Rose Dot.
‫Então isso é Navarros, isso são colunas e isso é índice, isso é o que você precisa saber.
‫Exibe uma imagem.
‫Algumas das strings dark matplotlib podem ser um pouco irritantes, como quando vão Ogg's, a palavra-chave Ogg's e isso
‫simplesmente herda todas as outras classes e você não pode realmente encontrá-la se precisar verificar o que
‫isso realmente faz.
‫Verifique o matplotlib, a documentação completa.
‫Queremos traçar a imagem.
‫Então, como estamos fazendo um loop, serão dados, um monte de imagens e rótulos.
‫Então, queremos mostrar a imagem.
‫Então o índice umedece certo.
‫A imagem e adicione o rótulo da imagem como título.
‫Então, vamos dizer a vocês o título e as raças exclusivas, porque essa é a nossa lista.
‫Lembre-se, se ainda vive na memória, deve.
‫Raças exclusivas é a nossa lista de nomes exclusivos para cães.
‫Obtenha o rótulo de raças exclusivo, queremos indexar aquele onde os rótulos o rótulo é o valor máximo.
‫Em outras palavras, se formos, por que zero ARG Max?
‫19
‫Isso é exatamente o que faremos com aquela linha de tranças exclusivas.
‫Portanto, esta é esta linha, aqui está o título do nosso enredo.
‫Estrondo.
‫Veja o que quero dizer com funções funcionais para realmente explorar o que está acontecendo.
‫Então, se você quiser descobrir algo, lembre-se sempre e você pode simplesmente separar a função, reescrever o código
‫para você, porque é assim que você vai entender algo.
‫Desligue as linhas de grade.
‫Na verdade, podemos ver isso com eles antes, então sabemos exatamente o que isso está fazendo.
‫Você acessa, é uma função simples e agradável.
‫Vinte e cinco imagens, o que precisamos fazer agora, então, como nossos dados estão em
‫um lote, precisamos essencialmente em lote para visualizá-los, então podemos fazer isso usando imagens de trem.
‫Vamos ver o código primeiro, depois veremos o que realmente está acontecendo.
‫Etiquetas de trem, Ecoles, a seguir.
‫Então, o próximo passo é retornar o próximo item de um iterador.
‫Bem, obrigado, doutor, por isso, porque os dados do trem estão no formato de um lote.
‫Portanto, se formos treinar dados, precisamos transformá-los em um iterador.
‫Aqui vamos nós.
‫Portanto, podemos fazer isso chamando o método.
‫Como iterador da torta Nam e o que isso vai dizer, retorna um iterador que converte todos os elementos do conjunto de
‫dados em torta Nam.
‫Então, basicamente o que isso vai fazer é girar.
‫Oh, lá vamos nós.
‫Temos algumas informações aqui.
‫Essas cordas escuras são um pouco difíceis de ler lá para mim.
‫Vamos apenas passar por aqui.
‫O que isso vai fazer?
‫Então, ele vai tirar o conjunto de dados do lote, vai desenrolá-lo de um lote e transformá-lo em um entorpecido.
‫Está certo.
‫E então, graças ao próximo, ele pegará o primeiro lote do topo deste iterador.
‫E então porque é dividido.
‫Não está corrigido.
‫Imagens de treinamento, então esta aqui, este Shapir, será a primeira coisa a ser retornada e os
‫rótulos de treinamento serão a próxima coisa a ser retornada.
‫Portanto, não acredite apenas na minha palavra, em caso de dúvida, execute o código.
‫Agora, a razão pela qual isso pode demorar um pouco para ser executado é porque você se lembra
‫quando disparamos nossos dados configurados aqui.
‫Temos essa função de mapa, obter rótulo de imagem, que irá processar nossas imagens, então é por isso que quando estamos trabalhando
‫com lotes agora, porque sempre que a executarmos, ela processará imagens em segundo
‫plano.
‫Então vamos lá.
‫Então, em vez de lidar com nomes de arquivo, agora estamos lidando com imagens processadas, um pouco
‫mais de dados.
‫Esta é uma matriz enorme, certo, porque temos imagens Trian.
‫Isso deve ser, vamos ver quanto tempo é.
‫Você consegue adivinhar quanto tempo, se está em um lote, se é um único item em um lote?
‫E quanto tempo duram as etiquetas dos trens?
‫Deveria realmente ter executado isso na próxima célula.
‫Portanto, não precisava ratificar nossos dados 32 32.
‫Aqui vamos nós.
‫Então é aí que entra em seguida.
‫Então, pegamos nossos dados de trem descompactados usando como vampi seu radar ou os transformamos em um iterador.
‫Pegamos o próximo, então o que está em cima.
‫Então, basicamente, retire o lote do topo e devolva as imagens e os rótulos, seja qual for o lote com o qual você esteja
‫trabalhando, estamos trabalhando com imagens.
‫Então é por isso que é e imagens, se você estiver trabalhando com algum outro tipo de dados.
‫Esse seria aquele outro tipo de dado e provavelmente ainda seriam seus rótulos.
‫Mas eles têm comprimento de 32 porque o tamanho do nosso lote é.
‫Trinta e dois, então agora vamos usar nosso código agora, desculpe, agora a função de visualização.
‫Agora vamos visualizar os dados em um lote de treinamento.
‫Como chamamos isso, show?
‫Vinte e cinco imagens mostram 25 imagens, imagens de trens, etiquetas de trens.
‫Maravilhoso.
‫Esses são os dados com os quais estamos trabalhando, esses são os nossos dados de treinamento.
‫Observe como eles são todos quadrados, porque os redimensionamos de dois para quatro e de dois para quatro.
‫E é por isso que eu queria traçar o acesso, porque queremos nos livrar daquele lixo nas
‫laterais.
‫Então vamos fazer isso porque estamos tentando exibir imagens aqui.
‫Vamos trabalhar novamente.
‫Impressionante.
‫Este é o nosso lote de treinamento, se viermos até aqui.
‫Vamos fazer o mesmo para visualizar um lote de validação.
‫Corremos isso de novo.
‫Bem, na verdade, eu quero mostrar a vocês algo que vai destacar a diferença,
‫se copiarmos isso aqui, podemos remover isso também.
‫Isso é o que eu estava procurando.
‫Cada vez que executamos isso, anote esta aqui, Saluki, Tibbett, Antaria, apenas lembre-se dessas cinco
‫imagens aqui.
‫Agora, vamos tentar executar novamente.
‫Vemos como a linha superior é diferente e você notaria que o resto também seria diferente.
‫Agora, por que você acha que isso acontece?
‫É porque se subirmos aqui quando criarmos um lote de treinamento, toda vez que chamarmos o treinamento,
‫os dados serão embaralhados.
‫Portanto, se passarmos por isso novamente, enquanto está em execução, escreveremos um para o conjunto de validação.
‫Agora vamos visualizar nosso conjunto de validação.
‫Então, vamos imagens Val rótulos de val é igual a dados do próximo val como num pi iterador.
‫Maravilhoso.
‫E então iremos mostrar 25 imagens e iremos imagens val.
‫Etiquetas Val.
‫Então, vamos executá-lo e notar que temos alguns diferentes aqui.
‫Olhe para isso.
‫Isso é segurar aquele cachorrinho.
‫Eu poderia fazer isso só de olhar para aquela coisa.
‫Quão fofo é esse cachorrinho?
‫Então vamos correr isso mais uma vez, preste atenção nisso, lembra desse cara segurando seu cachorro aqui?
‫Lembre-se deste?
‫Parece uma cortina de chuveiro.
‫Então, vamos fazer esse treinamento.
‫E avisos para validação também.
‫Então lembra desse cachorro na banheira e deste debaixo da cadeira?
‫Vemos que as imagens do trem mudaram porque, se voltarmos ao criar nosso lote de dados, embaralharemos as imagens
‫de treinamento sempre que criarmos um lote.
‫E por enquanto, validação, esta na banheira ainda está aqui, porque chegamos onde criamos nosso lote
‫de validação.
‫Não misturamos os dados de validação.
‫Agora continue pensando em por que isso pode ser importante.
‫Veremos isso em um momento.
‫Eu sei que já disse isso algumas vezes, mas só quero que você pense sobre isso por
‫enquanto.
‫E agora que visualizamos que criamos lotes de dados e agora os visualizamos para fazer um pouco mais de sentido em
‫nossa cabeça, acho que a única etapa seguinte é ver o que podemos fazer para construir e treinar um
‫modelo.
‫Vamos ver isso no próximo vídeo.