‫Chào mừng trở lại.
‫Bây giờ, hy vọng bạn đã có cơ hội kiểm tra trung tâm TensorFlow.
‫Nếu không, không sao cả.
‫Đó chính xác là những gì chúng ta sẽ kiểm tra ngay bây giờ.
‫Vì vậy, chúng ta hãy đi đến đây.
‫Trung tâm TensorFlow.
‫Tìm kiếm điều đó.
‫Bùng nổ.
‫Trung tâm TensorFlow.
‫Hãy đọc về nó.
‫Vì vậy, TensorFlow Hub là một thư viện dành cho các mô hình học máy có thể tái sử dụng.
‫Ah.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, TensorFlow Hub là một thư viện dành cho việc khám phá xuất bản và tiêu thụ các bộ phận có thể tái sử dụng
‫của các mô hình học máy.
‫Beautiful là một phần độc lập của biểu đồ TensorFlow cùng với các trọng lượng và nội dung hay còn gọi là các mẫu của nó.
‫Vì vậy, các mô hình là mô hình trước đó đã học được có thể được sử dụng lại cho các nhiệm vụ khác nhau trong
‫một quá trình được gọi là học chuyển giao.
‫Vì vậy, việc học chuyển giao có thể đào tạo một mô hình với tập dữ liệu nhỏ hơn, thật tuyệt vời, cải thiện khả năng tổng quát
‫hóa và tăng tốc độ đào tạo.
‫Đó là những gì chúng tôi đang quan tâm.
‫Và hãy xem bạn có thể bắt đầu nhanh như thế nào bằng cách sử dụng mô hình TensorFlow.
‫Nó đẹp như thế nào?
‫Và đây là trung tâm TensorFlow.
‫Và bây giờ TensorFlow là một trong những khung học sâu lớn nhất hiện có và nó là khung mà chúng tôi đang sử
‫dụng ngay bây giờ.
‫Nhưng tôi cũng muốn cho bạn thấy, còn có PyTorch, trung tâm và vườn thú mô hình và các giấy tờ có mã.
‫Đừng lo lắng, tôi sẽ liên kết tất cả những thứ này.
‫Vì vậy, mô hình vườn thú.
‫Mã học sâu và các mô hình được đào tạo trước.
‫PyTorch nếu bạn đang sử dụng pytorch.
‫Vì vậy, chúng ta hãy để tất cả những thứ này không giống như socket tìm hiểu nơi bạn nhớ rằng chúng tôi có bản đồ máy học tâm
‫linh học.
‫Nếu chúng ta đi đến đây.
‫Vì vậy, không giống như Khoản vay tâm linh, đã được thiết lập khá lâu bằng cách sử dụng các kỹ thuật máy học truyền thống
‫hơn, chúng tôi đã thấy bản đồ này trước đây và phần cho vay tâm linh.
‫Một trong số đó là loại chưa được tạo ra cho mạng lưới thần kinh và học sâu.
‫Và hãy nhớ rằng, mạng nơ-ron chỉ là một loại mô-đun học máy khác.
‫Và đây là lý do tại sao chúng tôi có.
‫Các loại tài nguyên này như PyTorch, trung tâm, TensorFlow, trung tâm, mô hình, sở thú, mã nguồn mở, mã học sâu và các mô
‫hình được đào tạo trước.
‫Các bài báo có mã Các bài báo có mã giống như nghiên cứu xu hướng mới nhất của lĩnh vực học sâu.
‫Và đôi khi bạn sẽ có bài báo, vì vậy một bài báo học thuật và mã đi kèm với nó trên
‫GitHub, điều này hoàn toàn tuyệt vời.
‫Và đây là một số tài nguyên bạn nên đến khi bạn mới bắt đầu.
‫Chính xác như những gì chúng tôi đang làm trong thị giác chó, nơi chúng tôi sẽ tìm hiểu cách chọn URL trong
‫giây lát.
‫Nhưng vì cuốn sách về học sâu và học máy vẫn đang được viết.
‫Học cách xây dựng mọi thứ từ đầu khi bạn mới bắt đầu là cách tiếp cận tuyệt vời, nhưng thay vào đó, cách
‫tiếp cận mà chúng tôi đang áp dụng là tập trung vào làm việc trên một dự án trước.
‫Và sau đó nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn để tìm hiểu bất cứ điều gì giống như đang diễn ra ở hậu trường của những gì chúng tôi
‫đang làm.
‫Bạn có thể làm điều đó.
‫Vì vậy, đừng để tôi kiểm soát mức độ thu phóng của bạn vì chúng ta đang đi bao xa về độ sâu.
‫Một khi bạn bắt đầu giải quyết các vấn đề như chúng ta đang làm với khả năng nhìn của chó, bạn sẽ không thể tự
‫giúp mình.
‫Bạn sẽ bị ép buộc.
‫Bạn muốn tìm hiểu sâu hơn và tìm ra cách cải thiện những gì chúng tôi đang làm.
‫Đó là điều tốt nhất mà tôi có thể truyền đạt cho bạn, đó là thay vì chỉ cho bạn
‫cách thực hiện từng thứ đơn lẻ, sẽ mất cả một tài liệu, một khóa học, dài gấp bốn lần tài liệu này
‫và nhiều hơn thế nữa.
‫Tốt hơn là chỉ cần khơi dậy sự quan tâm.
‫Và sau đó bằng cách tự tìm kiếm và tự khám phá, bạn tìm thấy những tài nguyên như thế này và thử áp dụng chúng cho các
‫vấn đề của riêng bạn.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng tôi tập trung vào Dog Vision là xây dựng một dự án kết thúc từ đầu đến cuối và sau đó bạn có thể
‫tiếp thu những gì bạn đã học được trong Dog Vision.
‫Truy cập các tài nguyên này tại đây, mô hình giấy tờ về vườn thú với mã, và thử áp dụng những gì bạn đã học được vào dự án
‫của riêng bạn.
‫Và một khi bạn làm như vậy, một khi bạn có chút hương vị của việc kết thúc công việc để kết thúc một dự án, bạn sẽ
‫thực sự bắt đầu muốn tiếp tục, Này, tôi cần phải tìm hiểu những gì đang xảy ra đằng sau hậu trường.
‫Và sau đó kiến thức của bạn sẽ chỉ phát triển từ bên trong chính nó, đó là một điều tuyệt vời.
‫Vì vậy, đó là một loại bài phát biểu triết học dài dòng về triết lý đào tạo của chúng tôi ở đây.
‫Hãy xem chúng ta có thể làm gì với trung tâm TensorFlow.
‫Vì vậy, xin chào và chào mừng bạn đến với Trung tâm TensorFlow.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, có một loạt các hướng dẫn về cách hoạt động của TensorFlow, nhưng bạn có thể duyệt theo miền có vấn đề.
‫Ah, đây là những gì tôi đang nói về.
‫Đây là lý do tại sao việc có thể xác định vấn đề của bạn rất quan trọng, giống như cách sao lưu vào đầu sổ ghi
‫chép của chúng tôi.
‫Vấn đề của chúng ta là gì?
‫Xác định giống chó cho một hình ảnh của một con chó.
‫Được chứ.
‫Đẹp và đơn giản.
‫Bây giờ, đây là một điều tuyệt vời về CoLab, phải không?
‫Bạn chỉ có thể nhảy qua lại giữa sổ ghi chép của mình.
‫Vì vậy, chúng ta hãy đi đến hình ảnh trung tâm TensorFlow.
‫Xinh đẹp.
‫Và chúng ta thấy gì ở đây?
‫Trong khi điều này có thể giống như một loạt các biệt ngữ.
‫Chuyện gì đang xảy ra ở đây?
‫Nhưng chúng ta hãy chú ý đến những gì đang xảy ra.
‫Bên trái.
‫Chúng tôi đã tăng cường hình ảnh.
‫Có phải bất kỳ thẻ nào trong số này là vấn đề của chúng tôi không?
‫Tăng cường.
‫Không có phân loại.
‫Đúng.
‫Hình ảnh phát hiện tính năng hình ảnh vector.
‫Những người khác là trong một đại lý.
‫Chúng ta hãy chỉ xem xét các vấn đề phân loại hình ảnh.
‫Được rồi.
‫Và những gì đang xảy ra ở đây?
‫Chà, đây giống như phiên bản TensorFlow của bản đồ máy học socket learning.
‫Một lần nữa, điều này vẫn đang trong giai đoạn phát triển.
‫Vì vậy, chỉ vài năm trước, thứ này thậm chí còn không tồn tại.
‫Vì vậy, đây là cách lĩnh vực này đẹp đẽ như thế nào.
‫Bây giờ chúng ta đang bắt đầu, được rồi, đây đều là các mô hình máy học.
‫Tôi chỉ cho đi, chiến lợi phẩm đó.
‫Và đây là những cái hoạt động khá tốt.
‫Vì vậy, thay vì đào tạo lại một mô hình học máy từ đầu mỗi lần và chiếm nhiều công suất tính toán, nhiều thời gian và nhiều
‫tài nguyên, chúng ta hãy chỉ xuất bản tất cả các mẫu mà chúng tôi tìm thấy trong các mô hình
‫học máy được xây dựng trước đó để những người khác có thể áp dụng chúng vào vấn đề của riêng họ.
‫Chúng ta có thể tìm thấy gì?
‫Chúng ta hãy nhìn vào kiến trúc.
‫Architecture là một từ khác để chỉ mô hình học máy hoặc kiến trúc mạng thần kinh.
‫Nếu không có mạng, bạn có thể sẽ thấy rằng chúng có một số cái tên khá lạ mắt như Inception
‫Rez Net V2.
‫Nghe có vẻ giống như một bộ phim điên rồ.
‫Cộng hưởng v 150.
‫Resonant V 250 Và bây giờ tôi muốn cho các bạn xem vài điều về Resonant.
‫Chúng tôi thực sự sẽ không sử dụng cái này, nhưng tôi muốn chỉ cho bạn thấy sức mạnh của nó như thế nào.
‫Vì vậy, nếu chúng ta nhấp vào đây.
‫Điều này sẽ cung cấp cho chúng tôi một liên kết được sao chép vào Clipboard.
‫Điều đó dễ dàng như sử dụng một mô hình cộng hưởng được đào tạo trước.
‫Chúng tôi có thể sao chép URL đó hoặc chúng tôi có thể tải xuống mô hình.
‫Nhưng nếu chúng ta đi đến đây.
‫Đây là cách chúng tôi tạo ra một mô hình cộng hưởng.
‫Lý do tại sao tôi muốn cho bạn thấy Resonant, đặc biệt là cộng hưởng 50 là Tesla sử dụng xương sống 50 cộng hưởng.
‫Đây là lý do tại sao việc học chuyển tiếp rất quan trọng cần phải hiểu là bởi vì nếu chúng ta đi đến đây thì điều này sẽ được cộng hưởng.
‫V 250 Tôi đã lấy slide này ở đây từ một bài nói chuyện có tên là PyTorch tại Tesla của Andre Carpathia.
‫Bạn có thể xem nó ở đó.
‫Tôi chắc chắn sẽ liên kết nó, nhưng hệ thống thị giác máy tính trong xe Tesla của họ sử dụng cộng hưởng 50 giống như
‫xương sống loãng.
‫Tất nhiên chúng sẽ có các lớp tùy chỉnh và không có.
‫Nhưng điều tôi đang nói là chúng ta có quyền truy cập vào các mô hình học máy rất giống với những gì bạn
‫đang được sử dụng trong sản xuất tại các công ty như Tesla?
‫Vì vậy, đó là lý do tại sao điều quan trọng là phải nhận thức được những tài nguyên có sẵn cho chúng ta.
‫Và tôi biết rằng điều này nói lên PyTorch, nhưng điều tuyệt vời là, nếu bạn đến với PyTorch Hub, bạn
‫có thể tìm thấy nó.
‫Của bạn đây.
‫Cộng hưởng 101.
‫Tất cả những thứ đó.
‫Bây giờ chúng tôi đang làm việc với TensorFlow.
‫Hãy quay lại đây.
‫Tôi có ý tưởng về mô hình mà chúng tôi muốn sử dụng, vì vậy chúng tôi đi kiến trúc.
‫Điều này sẽ thay mặt bạn khám phá một chút.
‫Nhưng những gì bạn có thể giả định về cơ bản ở đây là con số càng cao, mô hình càng tốt.
‫Nhưng nó cũng có sự đánh đổi ở đó, con số càng cao, thời gian đào tạo càng lâu.
‫Vì vậy, mobile net, đây là bài tập về nhà của bạn cho video này.
‫Đó là mạng di động của Google.
‫Chỉ cần tra cứu và đọc về nó.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ sử dụng cái này ở đây.
‫Phân loại hình ảnh.
‫Vì vậy, nếu chúng ta có một bài đọc về điều này.
‫Mô hình an toàn TF2.
‫Đây là một mô hình an toàn trong TensorFlow để định dạng nó yêu cầu sử dụng TensorFlow hai hoặc 1. 15 và cao hơn.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng tôi đang sử dụng, TensorFlow hai.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, mobile net v2 là một họ các kiến trúc mạng nơ-ron cho hiệu quả về thiết bị, hình ảnh, phân loại và
‫các tác vụ liên quan.
‫Ban đầu được xuất bản bởi.
‫Vì vậy, đó là nơi ban đầu nó được xuất bản.
‫Bây giờ, hãy nhớ lại ngay từ đầu vấn đề của chúng ta là gì.
‫Hôm trước tôi đang ngồi ở quán cà phê.
‫Con chó xinh đẹp này đi ngang qua và người bạn mà tôi đi cùng nói, Đó là một con chó săn Úc.
‫Và tôi giống như, Chà, tôi ước gì mình có thể chụp ảnh con chó đó trên điện thoại và tìm ra
‫loại chó.
‫Vì vậy, đây là nơi chúng tôi đến với Mobile Net.
‫Ồ.
‫Nó hiệu quả trong việc phân loại hình ảnh thiết bị.
‫Đó chính xác là những gì tôi muốn làm với thị giác của chó.
‫Xinh đẹp.
‫Vì vậy, chúng tôi có thể đến đây và chúng tôi có thể thấy nó có một số hướng dẫn về những gì chúng tôi có thể làm.
‫Đây cũng là bài tập về nhà của bạn, hãy đọc qua nó ngay cả khi bạn không hiểu nó lúc đầu.
‫Đi, chỉ cần đọc qua nó và chúng tôi sẽ để lại liên kết này trong phần tài nguyên.
‫Nhân tiện, đây là nơi chúng tôi có hình dạng đầu vào hàng loạt đó.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Hai, hai, bốn, hai, hai, bốn, ba.
‫Số ít ở cuối đây.
‫Nhưng nếu bạn đang đọc qua điều này, đó là nơi bạn sẽ tìm ra điều đó.
‫Vì vậy, hãy sao chép nó vào khay nhớ tạm.
‫Quay lại, và đây là mô hình của chúng tôi.
‫Earl, chúng tôi sẽ thay đổi nó thành một chuỗi.
‫Và.
‫Chúng tôi sẽ đưa vào đây từ trung tâm TensorFlow và sau đó chúng tôi sẽ đặt một liên kết đến trung tâm TensorFlow.
‫Tuyệt vời.
‫Quay lại tầm nhìn của chó.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Vậy điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta đã thiết lập ngay bây giờ?
‫Vì vậy, nếu chúng ta quay lại bài phát biểu của mình, đây là những gì chúng ta đã thiết lập.
‫Chúng tôi đã chọn một mô hình từ trung tâm TensorFlow để phù hợp với vấn đề của chúng tôi.
‫Hãy nhớ rằng, chúng tôi đã xem xét miền sự cố của mình và chúng tôi đang làm việc với hình ảnh.
‫Những gì chúng tôi tập trung vào là đầu vào của chúng tôi.
‫Chúng tôi đã làm được điều đó.
‫Chúng tôi đã có sẵn dữ liệu của mình.
‫Chúng tôi đã biến nó thành các thì và chúng tôi đã chọn thuật toán học máy của mình.
‫Tuyệt vời.
‫Và bây giờ chúng tôi đã có hình dạng đầu ra chính xác.
‫Bây giờ chúng tôi đã có ba tiêu chí chính này.
‫Chúng ta phải tìm ra cách chúng ta có thể sử dụng tất cả chúng cùng nhau.
‫Quá trình tiếp theo là tập hợp chúng lại với nhau dưới dạng một hàm sẽ tạo ra một mô hình cho
‫chúng ta và trả lại nó để chúng ta có thể điều chỉnh nó vào tập dữ liệu của mình.
‫Vì vậy, chúng ta hãy bắt đầu về điều đó trong video tiếp theo.
‫Nhưng hãy nhớ rằng, hiện tại, bài tập về nhà của bạn là đọc về TensorFlow Hub và kiểm
‫tra mobile net v21 30 224.
‫Tôi sẽ liên kết cả hai tài nguyên này và các tài nguyên khác này trong phần tài nguyên.