‫Bây giờ chúng tôi đã có dữ liệu của chúng tôi theo lô.
‫Nhưng có thể hơi khó hiểu những gì đang xảy ra trong một đợt.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xây dựng một chức năng nhỏ sẽ khám phá những gì trong lô của chúng ta để chúng ta có thể hình dung những gì
‫đang xảy ra.
‫Bởi vì nếu chúng ta có ít sản lượng này ở đây, thì sâu xa chúng ta biết rằng đây thực sự là những hình ảnh và đây là
‫những nhãn.
‫Sẽ rất tốt nếu được nhìn thấy chúng.
‫Vì vậy, chúng ta hãy thực hiện một tiêu đề nhỏ ở đây.
‫Hình dung lệnh lô dữ liệu trên M để biến nó thành đánh dấu và chúng ta hãy tự giao tiếp
‫một chút.
‫Dữ liệu hiện có trong lô.
‫Tuy nhiên, những điều này có thể hơi khó hiểu, dễ hiểu.
‫Hãy hình dung chúng.
‫Bởi vì tôi không chắc về bạn, nhưng tôi thích nhìn mọi thứ trong hành động.
‫Vì vậy, để làm điều đó, chúng tôi sẽ nhập lib bản đồ đáng tin cậy của chúng tôi.
‫Hãy xem đề xuất tự động đó, sau đó chúng ta sẽ tạo một chức năng để xem hình ảnh trong một lô dữ liệu hoặc dữ liệu
‫lô dữ liệu.
‫Người Úc chúng tôi, giọng Úc thích ném R vào cuối các nguyên âm dù họ ở đâu.
‫Chúng tôi có thể chỉ hiển thị 25 hình ảnh bởi vì nếu chúng tôi làm quá nhiều, chẳng hạn như chúng tôi có hơn 10.000 hình ảnh, vì vậy chúng tôi có thể chỉ
‫hiển thị 25 hình ảnh cùng một lúc.
‫Và chúng tôi muốn hình ảnh và nhãn bởi vì những gì chúng tôi sẽ làm về cơ bản là vẽ một hình ảnh và sau đó bên
‫trên nó đặt nhãn.
‫Và tốt đẹp và đơn giản.
‫Go hiển thị một lô gồm 25 hình ảnh và nhãn của chúng từ một lô dữ liệu.
‫Tuyệt vời.
‫Được rồi, chúng ta hãy thiết lập con số.
‫Đi tìm con số.
‫Chúng tôi sẽ làm cho nó có kích thước vừa phải.
‫Bây giờ, tôi đã có một chút kinh nghiệm về việc thiết lập kích thước cốt truyện này, vì vậy hy vọng mười x mười là đủ
‫tốt.
‫Nếu không, chúng ta có thể thay đổi điều đó.
‫Sau đó, chúng tôi sẽ đi vòng qua 25 để hiển thị 25 hình ảnh.
‫Vì vậy, chúng tôi chỉ thiết lập một vòng lặp đơn giản cho I trong phạm vi 25.
‫Sau đó, chúng ta có thể làm gì?
‫Chà, chúng ta cần tạo một subplot.
‫Hãy xếp nó thành năm hàng.
‫Năm cột, vì đó là 25.
‫Và sau đó chúng ta sẽ phải hiển thị một hình ảnh trên mỗi ô phụ và sau đó thêm tiêu đề cho mỗi
‫hình ảnh.
‫Điều đó không quá khó.
‫Vì vậy, hãy tạo các ô phụ.
‫Chúng ta sẽ đi năm hàng, năm cột, đi x bằng ô dấu chấm phụ, năm, năm cộng với một.
‫Đây là lý do tại sao chúng ta có một lib bản đồ được nhập nhưng đó là lý do tại sao chuỗi tài liệu không hiển
‫thị.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Thông số.
‫Chúng ta đi đâu?
‫Nó có cột Rose.
‫Vì vậy, đây là một số hàng.
‫Đây là cột và đây là chỉ mục.
‫Đó là tất cả những điều bạn cần biết.
‫Hiển thị một hình ảnh.
‫Một số chuỗi chấm lib của âm mưu bản đồ có thể hơi khó chịu như khi chúng đi args từ khóa args và nó chỉ kế thừa
‫một số lớp khác và bạn thực sự không thể tìm thấy nó.
‫Nếu bạn cần xem điều này thực sự làm gì, hãy xem bản đồ.
‫Tài liệu đầy đủ về lô lib.
‫Chúng tôi muốn vẽ sơ đồ hình ảnh.
‫Vì chúng ta đang lặp lại, đây sẽ là một nhóm dữ liệu gồm các hình ảnh và nhãn.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn hiển thị hình ảnh.
‫Vì vậy, chỉ mục mà chúng ta đang nói rằng hãy viết hình ảnh và thêm nhãn hình ảnh làm tiêu đề.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ vẽ tiêu đề và sau đó là các giống độc nhất vì đó là danh sách của chúng tôi.
‫Hãy nhớ rằng, nếu nó vẫn còn sống trong bộ nhớ, nó sẽ là giống chó độc nhất trong danh sách tên loài chó độc nhất của chúng tôi.
‫Nhận nhãn giống độc đáo.
‫Chúng tôi muốn lập chỉ mục mà nhãn của nhãn là giá trị lớn nhất.
‫Vì vậy, nói cách khác, nếu chúng ta đi tại sao zero arg tối đa?
‫19.
‫Đây chỉ là chính xác những gì chúng tôi sẽ làm với hàng ở đó.
‫Các giống chó độc đáo.
‫Vì vậy đây là.
‫Dòng này ở đây là tiêu đề của âm mưu của chúng tôi.
‫Bùng nổ.
‫Hãy xem ý tôi muốn nói về các chức năng d function izing để thực sự khám phá những gì đang xảy ra.
‫Vì vậy, nếu bạn muốn tìm ra điều gì đó, hãy luôn nhớ rằng bạn có thể tách hàm ra, viết lại mã cho chính mình,
‫bởi vì đó là cách bạn sẽ hiểu điều gì đó.
‫Tắt các đường màu đỏ.
‫Trên thực tế, chúng ta có thể thấy nó với họ trước đây.
‫Vì vậy, chúng tôi biết chính xác điều này đang làm.
‫Trục PLT.
‫Đó là một chức năng đơn giản tốt đẹp.
‫Hiển thị 25 hình ảnh.
‫Chúng ta cần làm gì bây giờ?
‫Vì vậy, bởi vì dữ liệu của chúng tôi nằm trong một lô, nên về cơ bản chúng tôi cần UN theo lô để trực quan hóa nó, vì vậy chúng tôi có thể thực
‫hiện điều đó bằng hình ảnh đoàn tàu.
‫Hãy xem đoạn mã trước, sau đó chúng ta sẽ xem điều gì đang thực sự xảy ra.
‫Nhãn tàu bằng tiếp theo.
‫Vì vậy, điều tiếp theo là nó trả về mục tiếp theo từ một trình lặp.
‫Ồ, cảm ơn bạn docstring về điều đó vì dữ liệu tàu ở định dạng của một lô.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đi đào tạo dữ liệu, chúng ta cần biến nó thành một trình lặp.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Vì vậy, chúng ta có thể làm điều đó bằng cách gọi phương thức.
‫Với tư cách là NumPy.
‫Trình lặp lại.
‫Và những gì nó sẽ nói trả về một trình vòng lặp chuyển đổi tất cả các phần tử của tập dữ liệu thành không có giá trị.
‫Vì vậy, về cơ bản những gì điều này sẽ làm là đến lượt.
‫Ồ, chúng ta bắt đầu.
‫Chúng tôi có một số thông tin ở đây.
‫Những chuỗi tài liệu đó hơi khó đọc đối với tôi.
‫Nhưng chúng ta hãy chỉ đi qua đây.
‫Nó sẽ làm gì?
‫Vì vậy, nó sẽ lấy tập dữ liệu hàng loạt của chúng tôi.
‫Nó sẽ giải phóng nó khỏi một loạt và biến nó thành một trình lặp numpy.
‫Và sau đó, nhờ tiếp theo, nó sẽ lấy lô đầu tiên ra khỏi đầu của trình lặp này.
‫Và sau đó bởi vì nó tách nó ra, nó không có gì sánh được.
‫Hình ảnh đào tạo.
‫Vì vậy, hình này ở đây, hình này ở đây sẽ là thứ đầu tiên được trả lại và nhãn xe lửa
‫sẽ là thứ tiếp theo được trả lại.
‫Vì vậy, đừng lấy lời của tôi cho nó.
‫Nếu nghi ngờ, hãy chạy mã.
‫Bây giờ, lý do điều này có thể mất một chút thời gian để chạy là bởi vì nếu bạn nhớ khi chúng tôi đã hoàn
‫thiện dữ liệu của chúng tôi được thiết lập ở đây.
‫Chúng tôi có chức năng bản đồ này.
‫Nhận nhãn hình ảnh, sẽ xử lý hình ảnh của chúng tôi.
‫Vì vậy, đó là lý do tại sao khi chúng tôi làm việc với các lô ngay bây giờ, bởi vì bất cứ khi nào chúng tôi chạy nó, nó sẽ xử lý hình ảnh
‫của chúng tôi ở chế độ nền.
‫Vậy là xong.
‫Vì vậy, thay vì xử lý các tên tệp bây giờ chúng ta đang thực sự xử lý các hình ảnh đã qua xử lý.
‫Vì vậy, một chút dữ liệu nhiều hơn.
‫Đây là một mảng lớn, phải không?
‫Bởi vì chúng tôi có hình ảnh đoàn tàu.
‫Điều này nên được xem nó là bao lâu.
‫Bạn có thể đoán xem nó có trong một đợt bao lâu không?
‫Nếu đó là một mặt hàng duy nhất trong một lô?
‫Và nhãn tàu dài bao nhiêu?
‫Đáng lẽ phải thực sự chạy nó trong ô tiếp theo để nó không bị phản tác dụng.
‫Dữ liệu của chúng tôi.
‫32, 32.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Vì vậy, đây là nơi Nex xuất hiện.
‫Vì vậy, chúng tôi đã giải mã dữ liệu tàu hỏa của mình bằng cách sử dụng làm trình vòng lặp numpy hoặc biến nó thành trình vòng lặp.
‫Chúng tôi đã thực hiện phần tiếp theo nên phần tiếp theo vượt trội.
‫Vì vậy, về cơ bản chỉ lấy lô đó ra khỏi đầu và trả lại hình ảnh và nhãn.
‫Bất kể lô nào bạn đang làm việc, chúng tôi đang làm việc với hình ảnh.
‫Vì vậy, đây là lý do tại sao đây là hình ảnh xe lửa.
‫Nếu bạn đang làm việc với một số loại dữ liệu khác, đây sẽ là loại dữ
‫liệu khác và đây có thể sẽ vẫn là nhãn của bạn, nhưng chúng giống như 32 vì kích thước lô của chúng tôi là.
‫32.
‫Vì vậy, bây giờ chúng ta hãy sử dụng mã của chúng tôi, xin lỗi, chức năng trực quan hóa của chúng tôi.
‫Bây giờ, hãy hình dung dữ liệu trong một lô đào tạo.
‫Chúng tôi đã gọi nó là gì?
‫Hiển thị 25 hình ảnh.
‫Hình ảnh tàu hỏa.
‫Nhãn tàu.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, đây là dữ liệu chúng tôi đang làm việc.
‫Đây là dữ liệu đào tạo của chúng tôi.
‫Lưu ý rằng tất cả chúng đều là hình vuông vì chúng tôi đã thay đổi kích thước chúng thành 2 thành 4 và 2 thành 4.
‫Và đây là lý do tại sao tôi muốn lập kế hoạch loại bỏ quyền truy cập, bởi vì chúng tôi muốn loại bỏ những thứ rác rưởi
‫xung quanh đó.
‫Vì vậy, hãy làm điều đó, bởi vì chúng tôi đang cố gắng hiển thị hình ảnh ở đây.
‫Hãy âm mưu nó một lần nữa.
‫Đáng kinh ngạc.
‫Đây là đợt đào tạo của chúng tôi.
‫Bây giờ, nếu chúng ta lên đây.
‫Hãy làm tương tự để hình dung một lô xác thực.
‫Chúng tôi chạy lại điều này.
‫Ồ, thực ra, tôi muốn cho bạn thấy một thứ sẽ làm nổi bật sự khác biệt.
‫Nếu chúng tôi sao chép nội dung này xuống đây, chúng tôi cũng có thể xóa nội dung đó.
‫Đây là những gì tôi đang tìm kiếm.
‫Mỗi khi chúng tôi chạy cái này.
‫Vì vậy, hãy ghi lại điều này ở đây, Saluki, Chó sục Tây Tạng.
‫Chỉ cần nhớ năm hình ảnh ở đây.
‫Bây giờ chúng ta hãy thử chạy lại.
‫Chúng tôi thấy hàng trên cùng khác nhau như thế nào và bạn sẽ nhận thấy phần còn lại cũng thực sự khác.
‫Bây giờ, tại sao bạn nghĩ đó là?
‫Đó là bởi vì nếu chúng ta đến đây, khi chúng ta tạo một lô đào tạo, mỗi khi chúng ta gọi lô đào
‫tạo, nó sẽ xáo trộn dữ liệu.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi phải làm điều này một lần nữa trong khi nó đang chạy, chúng tôi sẽ viết ra một cái cho bộ xác thực.
‫Bây giờ hãy hình dung bộ xác thực của chúng ta, vì vậy chúng ta sẽ bắt đầu.
‫Hình ảnh VAL.
‫Val Labels bằng dấu chấm của trình xác thực tiếp theo là trình vòng lặp num py.
‫Tuyệt vời.
‫Và sau đó chúng tôi sẽ hiển thị 25 hình ảnh và chúng tôi sẽ đi.
‫Hình ảnh VAL.
‫Nhãn VAL.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ chạy nó.
‫Và chúng tôi nhận thấy rằng chúng tôi có một số cái khác nhau ở đây.
‫Này, nhìn này.
‫Anh chàng đó đang ôm con chó con đó.
‫Tôi có thể làm điều này cả ngày.
‫Chỉ cần nhìn vào điều đó.
‫Con chó con đó đáng yêu làm sao?
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ chạy điều này một lần nữa.
‫Hãy lưu ý điều này.
‫Nhớ anh chàng này đang ôm con chó của mình ở đây chứ?
‫Hãy nhớ cái này trông giống như một tấm rèm phòng tắm?
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ điều hành khóa đào tạo đó.
‫Và cũng lưu ý điều này để xác nhận.
‫Vì vậy, hãy nhớ con chó này trong bồn tắm và con này dưới ghế.
‫À, chúng tôi thấy hình ảnh đoàn tàu đã thay đổi bởi vì nếu chúng tôi quay lại, khi chúng tôi tạo lô dữ liệu của mình, chúng
‫tôi xáo trộn các hình ảnh đào tạo mỗi khi chúng tôi tạo một lô.
‫Và để xác nhận của chúng tôi, cái này trong bồn tắm vẫn ở đây bởi vì chúng tôi đã đến nơi chúng tôi tạo ra
‫lô xác thực của mình.
‫Chúng tôi không xáo trộn dữ liệu xác thực.
‫Bây giờ, hãy tiếp tục suy nghĩ về lý do tại sao điều đó có thể quan trọng.
‫Chúng tôi sẽ đạt được điều đó trong giây lát.
‫Tôi biết tôi đã nói điều đó một vài lần bây giờ, nhưng chỉ muốn có bạn để bạn suy nghĩ về nó trong
‫lúc này.
‫Và bây giờ chúng tôi đã hình dung, chúng tôi đã tạo ra các lô dữ liệu và bây giờ chúng tôi đã hình dung chúng để có ý
‫nghĩa hơn trong đầu của chúng tôi.
‫Tôi nghĩ bước tiếp theo duy nhất là xem chúng ta có thể làm gì để xây dựng và đào tạo một người mẫu.
‫Hãy tiếp tục điều đó trong video tiếp theo.