‫Ahora tenemos nuestros datos en lotes.
‫Pero podría ser un poco difícil entender lo que está sucediendo en un lote, así que construyamos una pequeña
‫función, que explorará lo que hay en nuestro lote para que podamos visualizar lo que está sucediendo porque tenemos este
‫pequeño resultado aquí.
‫Sabemos en el fondo que en realidad son imágenes y estas etiquetas, sería bueno verlas.
‫Así que hagamos un pequeño encabezado aquí, visualizando lotes de datos, vamos a convertirlos en rebajas.
‫Y déjanos un poco de comunicación.
‫Los datos ahora están en lotes.
‫Sin embargo, estos pueden ser un poco difíciles de entender, comprender.
‫Visualicémoslos.
‫Porque no estoy seguro de ti, pero me gusta ver las cosas
‫en acción, así que para hacer eso, importaremos nuestro fiel matplotlib mira esa sugerencia automática y luego crearemos una función para ver imágenes en un lote
‫de datos o datos de un lote de datos.
‫A los australianos, el acento australiano, nos gusta ponernos al final de las vocales dondequiera que estén.
‫Podríamos hacerlo para mostrar 25 imágenes, porque si estamos haciendo demasiadas, como si tuviéramos más de diez mil, podríamos mostrar
‫veinticinco a la vez.
‫Y queremos imágenes y etiquetas porque lo que vamos a hacer es básicamente trazar una imagen y luego poner la
‫etiqueta encima.
‫Y agradable y simple.
‫Aunque muestra un gráfico de 25 imágenes y las etiquetas de una base de datos que.
‫Maravilloso.
‫Muy bien, vamos a montar la figura de una fiesta, esa figura la hará de gran tamaño.
‫Ahora, he tenido un poco de experiencia con la configuración de este tamaño de trama, por lo que es de esperar que 10 por diez sea lo suficientemente
‫bueno.
‫Si no, podemos cambiar eso.
‫Luego, recorreremos veinticinco para mostrar veinticinco imágenes.
‫Así que configuramos un bucle simple para I en el rango de veinticinco.
‫Entonces, ¿qué podemos hacer?
‫Bueno, necesitamos crear una subtrama, hagámosla de cinco filas, cinco columnas, porque son veinticinco y
‫luego tendremos que mostrar una imagen en cada una de las subtramas y luego agregar un título a cada una de
‫las imágenes que no deberían ' sea demasiado duro.
‫Así que crea subtramas.
‫Vamos a ir cinco filas, cinco columnas X es igual a la subparcela de puntos de la trama cinco cinco I más uno.
‫Entonces esto es, oh, es porque tenemos un matplotlib importante y por eso el doctoring no aparece.
‫Aquí vamos.
‫Parámetros.
‫¿A donde vamos?
‫Tenemos la columna Rose Dot.
‫Así que esto es Navarros, esto es columnas y esto es índice, eso es lo que necesitas saber.
‫Muestra una imagen.
‫Algunas de las cadenas oscuras de matplotlib pueden ser un poco molestas, como cuando pasan a Ogg, la palabra
‫clave Ogg y simplemente hereda todas las demás clases y realmente no puede encontrarlas si necesita verificar lo
‫que realmente hace.
‫Consulte la documentación completa de matplotlib.
‫Queremos trazar la imagen.
‫Entonces, debido a que estamos recorriendo, esto va a ser un conjunto de datos, imágenes y etiquetas.
‫Entonces queremos mostrar la imagen.
‫Entonces el índice humedece ese derecho.
‫La imagen y agregue la etiqueta de la imagen como título.
‫Entonces, les diremos el título y luego las razas únicas, porque esa es nuestra lista.
‫Recuerde, si aún vive en la memoria, debería hacerlo.
‫Razas únicas es nuestra lista de nombres de perros únicos.
‫Obtenga la etiqueta de razas únicas, queremos indexar donde las etiquetas la etiqueta es el valor máximo.
‫Entonces, en otras palabras, si vamos, ¿por qué cero ARG Max?
‫19.
‫Esto es exactamente lo que vamos a hacer con esa línea de trenzas únicas.
‫Así que esta es esta línea, aquí está el título de nuestra trama.
‫Auge.
‫Vea lo que quiero decir con funciones para explorar realmente lo que está sucediendo.
‫Entonces, si quieres resolver algo, recuerda siempre y puedes simplemente separar la función, reescribir el código por
‫ti mismo, porque así es como vas a entender algo.
‫Apague las líneas de la cuadrícula.
‫En realidad, podríamos verlo con ellos antes, por lo que sabemos exactamente lo que está haciendo.
‫Accede, es una función sencilla y agradable.
‫Veinticinco imágenes, ¿qué debemos hacer ahora? Entonces, debido a que nuestros datos están en
‫un lote, esencialmente necesitamos un lote para visualizarlos y poder hacerlo yendo a entrenar imágenes.
‫Primero veamos el código, luego veremos qué está sucediendo realmente.
‫Etiquetas de tren, Ecoles, siguiente.
‫Entonces, lo que sigue es que devuelve el siguiente elemento de un iterador.
‫Bueno, gracias, doctor, por eso, porque los datos del tren están en formato de lote.
‫Entonces, si vamos a entrenar datos, necesitamos convertirlos en un iterador.
‫Aquí vamos.
‫Entonces podemos hacer eso llamando al método.
‫Como iterador de tarta de Nam y lo que va a decir, devuelve un iterador que convierte todos los elementos del conjunto de datos
‫en tarta de Nam.
‫Así que básicamente lo que va a hacer es girar.
‫Oh, ahí vamos.
‫Tenemos algo de información aquí.
‫Esas cadenas oscuras son un poco difíciles de leer para mí.
‫Pasemos por aquí.
‫¿Qué va a hacer?
‫Entonces, va a eliminar el conjunto de datos por lotes, lo desenrollará de un lote y lo convertirá en un numpty.
‫Está bien.
‫Y luego, gracias al siguiente, tomará el primer lote de la parte superior de este iterador.
‫Y luego porque está dividido.
‫Está sin parchear.
‫Imágenes de entrenamiento, así que este de aquí, este Shapir, será lo primero que se devuelva y
‫las etiquetas de trenes serán lo siguiente que se devuelva.
‫Así que no confíe en mi palabra, en caso de duda, ejecute el código.
‫Ahora, la razón por la que esto puede tardar un poco en ejecutarse es porque si recuerdas
‫cuando disparamos nuestros datos configurados aquí.
‫Tenemos esta función de mapa para obtener una etiqueta de imagen, que procesará nuestras imágenes, por eso cuando estamos trabajando con
‫lotes ahora, porque cada vez que lo ejecutamos, procesará las imágenes en segundo
‫plano.
‫Así que ahí vamos.
‫Entonces, en lugar de tratar con nombres de archivos, ahora estamos tratando con imágenes procesadas, así que un poco
‫más de datos.
‫Esta es una matriz masiva, cierto, porque tenemos imágenes de Trian.
‫Esto debería ser, veamos cuánto tiempo es.
‫¿Puedes adivinar cuánto tiempo, si está en un lote, si es un solo artículo en un lote?
‫¿Y cuánto duran las etiquetas de los trenes?
‫Realmente debería haberlo ejecutado en la siguiente celda.
‫Por lo que no tuvo que ratificar nuestros datos 32 32.
‫Aquí vamos.
‫Así que aquí es donde entra en juego lo siguiente.
‫Así que tomamos los datos de nuestro tren sin parchearlos usando como vampi su radar o lo convertimos en un iterador.
‫Hemos tomado el siguiente, así que el de arriba.
‫Básicamente, simplemente retire el lote de la parte superior y devuelva las imágenes y las etiquetas, sea cual sea el lote con el que esté
‫trabajando, estamos trabajando con imágenes.
‫Por eso, esto es e imágenes si está trabajando con algún otro tipo de datos.
‫Este sería ese otro tipo de datos y probablemente seguirían siendo sus etiquetas.
‫Pero tienen una longitud de 32 porque nuestro tamaño de lote es.
‫Treinta y dos, así que ahora usemos nuestro código ahora, lo siento, ahora función de visualización.
‫Ahora visualicemos los datos en un lote de entrenamiento.
‫¿Cómo lo llamamos, espectáculo?
‫Veinticinco imágenes muestran 25 imágenes, imágenes de trenes, etiquetas de trenes.
‫Maravilloso.
‫Entonces, estos son los datos con los que estamos trabajando, estos son nuestros datos de entrenamiento.
‫Observe cómo son todos cuadrados porque los hemos redimensionado de dos a cuatro y de dos a cuatro.
‫Y es por eso que quería trazar el acceso, porque queremos deshacernos de esa basura por el
‫costado.
‫Así que hagámoslo porque estamos tratando de mostrar imágenes aquí.
‫Caminemos de nuevo.
‫Impresionante.
‫Este es nuestro lote de entrenamiento si venimos aquí.
‫Hagamos lo mismo para visualizar un lote de validación.
‫Ejecutamos esto de nuevo.
‫Bueno, en realidad, quiero mostrarles algo que resaltará la diferencia. Si
‫copiamos esto aquí, también podemos eliminarlo.
‫Esto es lo que estaba buscando.
‫Cada vez que ejecutamos esto, tome nota de este de aquí, Saluki, Tibbett, Antaria, solo recuerde estas cinco
‫imágenes aquí.
‫Ahora, intentemos ejecutar esto nuevamente.
‫Vemos cómo la fila superior es diferente, y notarías que el resto también sería diferente.
‫Ahora bien, ¿por qué crees que es así?
‫Es porque si llegamos aquí cuando creamos un lote de entrenamiento, cada vez que llamamos al entrenamiento, va
‫a mezclar los datos.
‫Entonces, si tuviéramos que pasar por esto nuevamente, mientras se ejecuta, escribiremos uno para el conjunto de validación.
‫Ahora visualicemos nuestro conjunto de validación.
‫Así que iremos a Val images val tags igual a los siguientes val data como num pi iterator.
‫Maravilloso.
‫Y luego iremos a mostrar veinticinco imágenes y iremos a valiosas imágenes.
‫Val etiquetas.
‫Así que lo ejecutaremos y notaremos que tenemos algunos diferentes aquí.
‫Mira eso.
‫Eso es sostener a ese cachorro.
‫Podría hacer esto viejo, solo miro esa cosa.
‫¿Qué tan lindo es ese cachorro?
‫Así que correremos esto una vez más, tomen nota de este, ¿recuerdan a este tipo sosteniendo a su perro aquí?
‫¿Recuerdas este?
‫Parece una cortina de ducha.
‫Así que ejecutaremos ese entrenamiento.
‫Y avisos de validación también.
‫Entonces, ¿recuerdas este perro en la bañera y este debajo de la silla?
‫Vemos que las imágenes del tren han cambiado porque si volvemos a subir cuando creamos nuestro lote de datos, mezclamos las imágenes
‫de entrenamiento cada vez que creamos un lote.
‫Y por ahora, validación, esta en la bañera todavía está aquí, porque llegamos hasta donde creamos nuestro
‫lote de validación.
‫No mezclamos los datos de validación.
‫Ahora sigue pensando en por qué eso podría ser importante.
‫Llegaremos a eso en un momento.
‫Sé que lo he dicho algunas veces, pero solo quiero que lo pienses por el
‫momento.
‫Y ahora que visualizamos que hemos creado lotes de datos y ahora los visualizamos para que tengan un poco más de
‫sentido en nuestra cabeza, creo que el único paso siguiente es ver qué podemos hacer para construir y entrenar un
‫modelo.
‫Vayamos a eso en el siguiente video.