‫Jetzt haben wir also ein vollständig trainiertes Modell für den vollständigen Trainingsdatensatz, a. k. A. 10000 Bilder, denn wenn wir
‫uns X.
‫Ich habe 10000 Bilder und Labels. Jetzt verwenden wir unser vollständig trainiertes Modell, um einige Vorhersagen zu treffen.
‫Auf den Testdatensatz, der ebenfalls etwa 10000 Bilder umfasst, wird sich das gleich mal anschauen.
‫Aber kommen wir zu Kagle und sehen wir, wie.
‫Sie möchten, dass unsere Vorhersagen so aussehen, dass für jedes Bild im Testsatz eine Einreichungsdatei vorliegt. Sie müssen die Wahrscheinlichkeit
‫für jede der verschiedenen Rassen vorhersagen.
‫Die Datei sollte einen Header enthalten und das folgende Format haben.
‫Wir brauchen also eine Hunderasse von Idei.
‫Ich werde nicht einmal so tun, als würde ich versuchen, das noch einmal auszusprechen.
‫Afghanischer Windhund, Yorkshire-Terrier.
‫Und dann die Vorhersagewahrscheinlichkeiten für all diese.
‫Gut.
‫Jetzt heißt es Multiclass längst verloren.
‫Das ist nur die Vorhersage.
‫Wahrscheinlichkeiten für jede Hunderasse.
‫Erstellen Sie einen weiteren Header-Abschnitt, um Vorhersagen für den Testdatensatz zu treffen.
‫Nun, ich möchte, dass Sie sich überlegen, bevor wir den Code durchgehen.
‫Was mussten wir tun, um unser Modell auf den Trainingsbildern zu trainieren?
‫Stellen Sie sich erneut vor, dies sei datenunabhängig, mit welchen Daten Sie auch immer arbeiten, sei es Text oder Audio oder
‫Bilder oder Video oder ähnliches, was ist unsere Rolle, bevor wir sie mit einem Modell für maschinelles Lernen verwenden können?
‫Oder in unserem Fall ein Deep Learning ohne Netzwerk.
‫Wir müssen es in Zahlen umwandeln, also müssen wir genau den gleichen Datentyp tun, auf den unser
‫Modell trainiert wurde.
‫Die Daten stimmen also mit dem Datenstapel von Bildern überein, den wir benötigen, um eines dieser Bilder aus den Testbildern zu erstellen, damit
‫wir Vorhersagen zu diesen Bildern treffen können.
‫Wir schreiben uns also eine kleine Notiz, da unser Modell auf Bildern in Form von Dutzenden von Batches trainiert
‫wurde.
‫Um Vorhersagen zu den Testdaten zu treffen.
‫Wir müssen es in das gleiche Format bringen, also wenn wir zu unserer Grafik und unserer Keynote zurückkehren.
‫Erinnern Sie sich, wie ich immer gesagt habe, wir konzentrieren uns auf die Eingaben, bringen unsere Daten in die richtige Form
‫für unseren Algorithmus für maschinelles Lernen und stellen dann sicher, dass die Ausgaben korrekt sind?
‫Darauf konzentrieren wir uns am Anfang.
‫Dies ist für uns bereits in großem Umfang umgesetzt worden.
‫Wenn wir tiefer und tiefer werden und Sie in weitere Projekte einsteigen, möchten Sie vielleicht damit
‫beginnen.
‫Aber vorerst und wenn Sie Ihre ersten Projekte so angehen, wie wir es jetzt tun, werden Sie
‫sich auf Inputs und Outputs konzentrieren.
‫Nun, ein kleiner Leckerbissen hier ist wieder, unsere Funktionen sind praktisch, zum Glück haben wir früher Datenpatches erstellt, die
‫eine Liste von Dateinamen als wichtig ansehen können. Wenn Sie sich nicht erinnern, gehen Sie zurück zu dem Ort, an dem
‫wir sie erstellt haben Datenstapel und konvertieren Sie sie in Dutzende von Stapeln.
‫Welche Schritte müssen wir also tun, um Vorhersagen zu den Testdaten zu treffen?
‫Lassen Sie uns diese aufschreiben, um Vorhersagen zu den Testdaten zu treffen.
‫Nun, das ist es, was ich mit vielen meiner Projekte mache, einfach mit mir selbst zu reden,
‫mir selbst die Quietscheenten-Technik beizubringen.
‫Holen Sie sich also das Testbild, Dateinamen, bei denen wir nur ein wenig Listenverständnis schreiben, wie wir es zuvor
‫getan haben, um auf den Test zuzugreifen, gehen Sie alle Dateien hier durch und speichern Sie die Dateinamen in einer
‫Art Liste.
‫Ja, das können wir machen und dann müssen wir die Dateinamen mit Create Data Batches in
‫Testdatenbatches konvertieren.
‫Und Einstellung.
‫Die Testdaten, erinnern Sie sich daran, wie wir Parameter zum Erstellen von Datenstapeln erstellt haben, wenn Sie dies nicht tun, ist das in Ordnung.
‫Wir werden in einem zweiten Parameter zu true sehen, denn warum?
‫Was ist bei unseren Testdaten anders als bei unseren Trainingsdaten?
‫Es gibt keine Etiketten mit den Testdaten.
‫Da die Testdaten also keine Labels haben und wir schließlich Vorhersagen treffen, sind die Vorhersagen richtig,
‫indem wir die Testdaten-Batches an die Vorhersage übergeben.
‫Methode hat unser Modell aufgegriffen, wir haben dort drei Schritte, aber wir können sie tun, wir können sie einen nach dem anderen
‫angehen.
‫Wie wäre es, wenn wir mit dem ersten beginnen?
‫Das ist ziemlich logisch.
‫Dateinamen für Testbilder laden.
‫Was können wir machen?
‫Wir könnten Dateinamen testen, nette und einfache Gleiche, eigentlich könnten wir den Testpfad einrichten.
‫Wie wäre es, wenn wir diesen Testpfad gleich machen.
‫Und wir werden es einfach hierher kopieren, um uns zu retten, und es zweimal ausführen.
‫Pfad kopieren.
‫Das ist ein kleiner praktischer Tipp, Sie können das tun und einfügen, wir brauchen keinen Inhalt.
‫Wir könnten es einfach dort belassen, wenn wir wollten, aber ich werde es entfernen, damit es
‫mit den anderen Teilen übereinstimmt, die wir haben, und ich werde dieses hier einfügen.
‫Das ist also mein Pfad zum Testordner.
‫Also erstellen wir jetzt ein kleines Listenverständnis gleich Testpfad plus F-Name Dateiname
‫für F-Name in unserer Liste während Testpfad.
‫Wir haben dies bereits beim Erstellen der ursprünglichen Trainingsdateinamen gesehen, aber erinnern wir uns nur daran, was
‫es tut.
‫Unsere Liste durchläuft also nur ein Listenverzeichnis.
‫Das ist die Abkürzung, heißt nur, hey, Python, besorge mir alle Dateinamen in diesem Ordner.
‫Und dann erstellen wir eine Liste, die den Testpfad anhängt, d.h. das alles fügt den
‫Testpfad plus jeden einzelnen Dateinamen hinzu.
‫Die Testabstimmung auf.
‫Schauen wir uns im Zweifelsfall den Code an.
‫Wunderbar.
‫Jetzt haben wir also die Dateinamen zu unseren Testdaten.
‫Das können wir abnehmen.
‫Holen Sie sich unser grünes Tech-Emoji, dieses Notizbuch wird am Ende mit ihnen gefüllt sein.
‫Okay, jetzt haben wir es.
‫Was ist unser nächster Schritt?
‫Wandeln Sie die Dateinamen in Testdatenbatches um, indem Sie Datenbatches erstellen verwenden.
‫Oh, ich sagte da Date.
‫Das ist falsch.
‫Und wir reparieren es.
‫Lassen Sie uns zunächst einen kleinen Längencheck unseres Testtelefons durchführen und sehen, wie viele Bilder wir haben.
‫Zehntausenddreihundertsiebenundfünfzig.
‫Wunderbar.
‫Um nun einen Datenbatch zu erstellen, ist es ziemlich einfach.
‫Wir bringen einfach unsere Funktion ein, wir testen Daten, wir werden hier einen Kommentar schreiben, bevor wir beginnen.
‫Erstellen Sie also einen Testdatenstapel.
‫Und wir werden Daten-Batches erstellen, wenn es weiß, wovon wir sprechen, und dann werden wir
‫ihm die Testdateinamen übergeben.
‫Und wir werden auch sehen, dass es Datenabfragen gibt, also werden wir testen, ob Daten gleich wahr sind.
‫Und das führen wir durch.
‫Wunderbar.
‫Wir bekommen einen kleinen Ausdruck, in dem es heißt, Testdaten erstellen, Batches, eine so großartige Funktion, die wir geschrieben haben, lasst
‫uns hier hochkommen und uns das noch einmal ansehen, indem wir unsere Daten in Batches verwandeln.
‫Wir haben also eine Funktion, Datenstapel erstellen oder Datenstapel erstellen.
‫Und was macht es, wenn es Testdaten sind, was es ist, es druckt diese
‫kleine Anweisung aus und dann geht es, hey, wandeln Sie unsere Dateinamen in Zeiten um und verwenden Sie dann von 10 bis Slices, um
‫es in einen Tensor-Datensatz umzuwandeln und erstellen Sie dann a Datenbatch durch Abbildung der Prozessabbildfunktion.
‫Denken Sie daran, dass wir Get image label nicht an den Testdatensatz übergeben, da der Testdatensatz keine Labels
‫enthält.
‫Wir verarbeiten unsere Bilder also genau wie die Trainingsdaten und verwandeln sie dann in einen
‫Stapel, in unserem Fall in Stapel der Größe 32, damit er mit unserer GPU wirklich schnell berechnet werden kann.
‫Kommen wir also zurück zu dem, wo wir waren.
‫Das haben wir.
‫Und wenn wir Daten testen.
‫Es handelt sich um einen Stapeldatensatz von Formen, daher gibt es hier keine Beschriftungen, dies sind nur Bilder von zwei bis vier mal zwei bis
‫vier mal drei bis vier.
‫Die Farbkanäle vom Typ Tensor Flow schweben so schön.
‫Wir haben unsere Testdaten in Form von Tensor-Batches.
‫Das ist, was wir suchen.
‫Und nun.
‫Das Finale, wir können hier hochkommen, sehen, wie praktisch das Schreiben unserer Funktionen zu Beginn uns geholfen hat.
‫Wir haben ein vollständiges Modell erstellt.
‫Wir haben eine Datenbank ausprobiert, die auf einen Schlag funktioniert.
‫Jetzt machen wir ein Vorhersage-Array.
‫Wie können wir das tun?
‫Treffen Sie mithilfe des geladenen vollständigen Modells Vorhersagen für den Testdatenstapel.
‫Gut.
‫Testen Sie also Vorhersagen.
‫Eagles geladen, vollständiges Modell, nicht vorhersagen.
‫Testdaten.
‫Wir setzen dies auf ferbos gleich eins.
‫Exzellent.
‫Nun, ich muss Sie irgendwie warnen, dass dies ziemlich lange dauern wird.
‫Der Grund dafür ist, dass wir hier eine kleine Notiz machen, bevor wir mich selbst rennen, Notiz rufen.
‫Obwohl wir auf einer GPU laufen, ist dies wie
‫das Trainieren unserer vollständigen Modelle. Wenn Sie also die Vorhersage auf unserem vollständigen Modell auswerten und diese bestehen, dauert die Ausführung des Testdatenstapels lange.
‫Und dann wird es so etwas wie eine Fledermaus, jetzt fahren wir nur eine Stunde.
‫Das habe ich sowieso gefunden, der Grund dafür ist, dass wir hier weitere 10000 Bilder haben und was wir tun müssen,
‫ist unser geladenes vollständiges Modell zu bekommen.
‫Alle Muster, die unser geladenes vollständiges Modell gelernt hat, und der Trainingsdatensatz müssen
‫also diesen Prozess durchlaufen.
‫Die 10000 Bilder in unseren Testdateinamen sind unser Testdatenstapel.
‫Und dann machen Sie Vorhersagen auf der Grundlage der Muster, die in diesen Testdaten gefunden werden.
‫Deshalb haben wir verbose gleich eins gesetzt, damit wir, wenn wir dies ausführen, einen weiteren kleinen Zeitschritt
‫haben, um uns über das Geschehen zu informieren.
‫Lassen Sie uns das also ohne weiteres ausführen.
‫Und warten Sie, bis es geladen ist, und dann machen wir dasselbe noch einmal, alle beschleunigen das Video, damit es
‫für Sie sofort geladen wird.
‫In Wirklichkeit werden Sie eine Weile brauchen, um ihre Zelle zu betreiben.
‫In Wirklichkeit werde ich eine Weile brauchen, um diese Zelle zu betreiben, aber ich mache es nur,
‫um es Ihnen zu zeigen, zu laden, eine ETA-Nachricht zu erstellen und dann einige Vorhersagen über den Erblasser zu machen.
‫Also warten wir nur eine Weile, das wird steigen, los geht's.
‫Es sind also ungefähr 38 Minuten.
‫Es muss 324 Chargen durchlaufen.
‫Und das liegt daran, dass wenn du zehntausenddreihundertsiebenundfünfzig dividiert durch 32 gehst.
‫Es wird auf dreihundertvierundzwanzig aufgerundet, daher kommt diese Zahl.
‫Okay, also warte ich, bis das durch ist.
‫Möglicherweise müssen Sie auch warten, bis es durchgeht.
‫Sie müssen nicht wirklich warten.
‫Ich bin in ein paar Sekunden zurück.
‫Also pausiere ich mein Video hier und bin in drei zu eins zurück.
‫Und jetzt sind wir wieder da.
‫Ich habe hier etwas ein bisschen frech gemacht.
‫Wie Sie sehen, haben wir noch ungefähr eine Stunde Zeit.
‫Aber ich dachte mir, ich würde lieber hier sitzen und darauf warten.
‫Das habe ich tatsächlich, wie jeder gute Koch, getan.
‫Ich habe vorhin ein Gericht zubereitet, also habe ich diesen Prozess tatsächlich durchlaufen und die volle Stunde darauf
‫gewartet.
‫Und jetzt könnten Sie warten, bis Ihres durchgeht.
‫Wenn Sie jedoch eine vorgefertigte ESV der Testvorhersagen herunterladen möchten, hängen Sie diese alle im Gefrierbereich an, damit Sie nicht
‫die volle Stunde warten müssen, um durchzugehen.
‫Und jetzt hätte ich dir das wahrscheinlich sagen sollen, bevor ich diese Zelle betreibe, aber es ist eine gute Sache, einfach nur nasse Füße
‫zu bekommen und dann einen besseren Weg zu finden, die Dinge zu erledigen.
‫Wenn wir wollten, dass dies Testvorhersagen nach dem Durchlaufen in einer CSB-Datei speichert, denn wenn wir eine volle Stunde auf den Durchlauf gewartet
‫haben und dann irgendwie die Verbindung zur Laufzeit getrennt wurde und es nicht gespeichert wurde, wäre das
‫ziemlich enttäuschend.
‫Was wir also tun können, ist ENPI zu verwenden, diesen Text nicht speichern, um diese Funktion
‫hier zu speichern.
‫Ich glaube nicht, dass es wird.
‫Aber was das tun wird, oh, wir haben dieses Freds-Array vergessen.
‫Sagen wir einfach, dass dies beendet ist.
‫Wenn ich diese Zelle danach ausführe, werden Testvorhersagen gespeichert, so dass dieses Nampara,
‫das eine Vorhersage ist, Wahrscheinlichkeiten für diese Datei als CSV mit dem Trennzeichen Komma für kommagetrennte Werte darstellt.
‫Und sobald es gespeichert wurde, wird es erscheinen.
‫In unseren Dateien, als Produzent, verwende ich nicht CSFI, denn das ist der Dateiname, den wir ihm gegeben haben, und dann
‫können wir Text verwenden und hochladen, um ihn wieder hineinzuladen.
‫Was wird also tun?
‫Anstatt zu warten, bis dies abgeschlossen ist, zeige ich Ihnen dies nur in Aktion. Dies sind also einige
‫Vorhersagewahrscheinlichkeiten, die ich in der Vergangenheit mit einem vollständigen Modell erstellt habe.
‫Also werde ich damit aufhören.
‫Hatte noch eine Stunde Zeit.
‫Meine Schätzung, dass es ungefähr eine Stunde dauern wird, ist also wieder falsch.
‫Also Tastaturunterbrechung.
‫Na, bitte.
‫Wir werden das also nicht ausführen, weil ich es bereits in Zarei gespeichert habe, aber ich werde es dort
‫ausführen.
‫Nehmen wir also an, ich hätte dies ausgeführt, nachdem diese Zelle abgeschlossen ist.
‫Dies ist also bei Null angelangt.
‫Also werde ich aus einem Gefühl des Sturzes ungeordnet laden.
‫Wunderschönen.
‫Schauen wir uns nun die ersten 10 an.
‫Das sind also alle Vorhersagewahrscheinlichkeiten für die 10000 Bilder. Schauen wir uns also die
‫Form der Testvorhersagen an.
‫Zehntausenddreihundertsiebenundfünfzig, also so viele Testbilder haben wir und jedes davon
‫hat einhundertzwanzig verschiedene Vorhersagewahrscheinlichkeiten.
‫Nun, wir haben diese Werte schon einmal gesehen.
‫Und denken Sie daran, ich habe das gerade genommen, lass es in seinem Umfang laufen, speichere diese ASV in einer Datei, die ich zuvor
‫erstellt habe, als ob wir etwas früher gekocht hätten und ich dann einfach hier neu geladen hätte.
‫Wenn meine Laufzeit getrennt ist, möchte ich, dass diese Datei irgendwo gespeichert wird, damit ich später darauf zugreifen kann.
‫Und was ist unsere nächste Mission, wenn wir dieses Vorhersage-Array an Kagle senden wollten, wie müsste
‫es aussehen?
‫Die Mustereinreichung ist also da.
‫Oh, in Ihren Daten ist etwas schief gelaufen.
‫Das ist nicht sehr lustig, aber zum Glück habe ich diese Akte und die Hundevision.
‫Und es ist ein ASV und ich habe es nur heruntergeladen und geöffnet und Google Sheets, also sieht es
‫so aus.
‫Dies ist die Beispieleinreichung, die wir brauchen, um unser Vorhersage-Array in so etwas zu bringen.
‫Also eine ID-Spalte und dann eine Spalte für jede der verschiedenen Hunderassen und dann ihre Vorhersagewahrscheinlichkeiten.
‫Darauf haben wir im nächsten Video hingearbeitet, um Vorhersagewahrscheinlichkeiten,
‫Arrays für das Hundesehen oder wir kehren tatsächlich zum Kagle-Hunderassen-ID-Format zurück.
‫Also werden wir es so einrichten, dass wir Kagle mit unseren Vorhersagen unterbreiten können.