‫Jadi sekarang kita memiliki model yang terlatih penuh pada dataset pelatihan lengkap, a. k. sebuah. 10.000 gambar, karena jika kita
‫melihat X.
‫Saya punya 10.000 gambar dan label sekarang mari gunakan model terlatih kami untuk membuat beberapa prediksi.
‫Pada kumpulan data pengujian, yang juga berisi sekitar 10.000 gambar, akan melihatnya dalam sedetik.
‫Tapi mari datang ke Kagle dan lihat caranya.
‫Mereka ingin prediksi kami terlihat jadi file pengiriman untuk setiap gambar di set pengujian, Anda harus memprediksi
‫probabilitas untuk masing-masing ras yang berbeda.
‫File harus berisi header dan memiliki format berikut.
‫Jadi kita membutuhkan anjing jenis Idei.
‫Aku bahkan tidak akan berpura-pura akan mencoba mengucapkannya sekali lagi.
‫Anjing Afganistan, Yorkshire Terrier.
‫Dan kemudian probabilitas prediksi untuk semua itu.
‫Baiklah.
‫Sekarang dikatakan Multiclass sudah lama hilang.
‫Itu saja prediksinya.
‫Probabilitas untuk setiap jenis anjing.
‫Buat bagian header lain yang membuat prediksi pada kumpulan data pengujian.
‫Sekarang, saya ingin Anda berpikir sebelum kita membahas kodenya.
‫Apa yang harus kita lakukan untuk melatih model kita pada gambar pelatihan?
‫Sekali lagi, anggaplah ini adalah data agnostik, data apa pun yang Anda kerjakan, apakah itu teks atau audio
‫atau gambar atau video atau semacamnya, apa peran kita sebelum kita dapat menggunakannya dengan model pembelajaran mesin?
‫Atau dalam kasus kami, pembelajaran mendalam tanpa jaringan.
‫Kita harus mengubahnya menjadi angka, jadi itulah yang harus kita lakukan, tipe data yang sama persis dengan model
‫yang kita latih.
‫Jadi data cocok dengan kumpulan data gambar, kami perlu membuat salah satu dari gambar uji sehingga kami
‫dapat membuat prediksi pada gambar tersebut.
‫Jadi kami akan menulis catatan kecil untuk diri kami sendiri karena model kami telah dilatih pada gambar dalam bentuk puluhan
‫batch.
‫Untuk membuat prediksi pada data uji.
‫Kita harus memasukkannya ke dalam format yang sama, jadi jika kita kembali ke grafik dan keynote kita.
‫Ingat bagaimana saya selalu mengatakan bahwa kami berfokus pada input, mendapatkan data kami ke dalam bentuk
‫yang tepat untuk algoritme pembelajaran mesin kami dan kemudian memastikan outputnya benar?
‫Inilah yang kami fokuskan di awal.
‫Ini telah diterapkan bagi kami dalam cara yang cukup besar.
‫Saat kita semakin dalam dan lebih dalam, saat Anda masuk ke proyek lebih lanjut, maka Anda mungkin ingin mulai menyelami
‫ini.
‫Tetapi untuk saat ini dan untuk mendekati proyek pertama Anda seperti yang kami lakukan sekarang, Anda
‫akan fokus pada input dan output.
‫Sekarang, sedikit berita menarik di sini, sekali lagi, fungsi kami berguna, untungnya, kami membuat patch
‫data sebelumnya, yang dapat menganggap daftar nama file sebagai hal yang penting, jika Anda tidak ingat, kembali
‫ke tempat kami membuat kumpulan data dan mengubahnya menjadi puluhan kumpulan.
‫Jadi langkah apa yang harus kita lakukan untuk membuat prediksi pada data uji?
‫Mari kita tuliskan untuk membuat prediksi pada data uji.
‫Nah, sekarang, ini adalah apa yang saya lakukan dengan banyak proyek saya hanya berbicara kepada diri sendiri, belajar sendiri
‫melalui itu, teknik bebek karet.
‫Jadi dapatkan gambar pengujian, nama file yang akan melibatkan kita menulis hanya sedikit pemahaman daftar seperti yang
‫telah kita lakukan sebelumnya untuk mengakses tes, buka semua file di sini dan simpan nama file ke semacam
‫daftar.
‫Ya, kita bisa melakukannya dan kemudian kita harus mengubah nama file menjadi kumpulan data uji menggunakan kumpulan
‫data buat.
‫Dan pengaturan.
‫Data pengujian, ingat bagaimana kami membuat parameter untuk membuat kumpulan data, jika tidak, tidak apa-apa.
‫Kita akan melihat parameter kedua menjadi true karena mengapa?
‫Apa perbedaan data pengujian kami dengan data pelatihan kami?
‫Tidak ada label dengan data uji.
‫Jadi karena data uji tidak memiliki label dan akhirnya kami membuat prediksi, prediksi tersebut
‫benar dengan meneruskan kumpulan data uji ke prediksi.
‫Metode memanggil model kami, kami mendapat tiga langkah di sana, tetapi kami dapat melakukannya, kami dapat mengatasinya satu per
‫satu.
‫Bagaimana kalau kita mulai dengan yang pertama?
‫Itu cukup logis.
‫Muat nama file gambar uji.
‫Apa yang bisa kami lakukan?
‫Kita bisa menguji nama nama file, sama dengan yang bagus dan sederhana, sebenarnya, kita mungkin menyiapkan jalur pengujian.
‫Bagaimana kalau kita melakukan jalur tes yang sama.
‫Dan kami hanya akan menyalinnya di sini untuk menyelamatkan kami, menjalankannya dua kali.
‫Salin jalur.
‫Itu sedikit tip praktis, Anda dapat melakukannya dan menempel, kami tidak membutuhkan konten.
‫Kita bisa saja menyimpannya di sana jika kita mau, tapi saya akan menghapusnya, jadi itu konsisten
‫dengan bagian lain yang kita miliki dan saya akan meletakkan yang ini di sini.
‫Jadi itulah jalur saya ke folder tes.
‫Jadi sekarang kita akan membuat sedikit pemahaman daftar sama dengan jalur pengujian ditambah nama file F
‫nama untuk nama F dalam daftar kami selama jalur pengujian.
‫Sekarang, kita telah melihat ini sebelumnya ketika kita membuat nama file pelatihan asli, tetapi mari kita ingatkan diri kita sendiri apa
‫yang dilakukannya.
‫Jadi daftar kami hanya melalui direktori daftar.
‫Itu singkatannya, hanya mengatakan, hei, Python, berikan saya semua nama file di folder ini.
‫Dan kemudian kami membuat daftar yang menambahkan jalur pengujian, yang ini semua menambahkan
‫jalur pengujian ditambah setiap nama file.
‫Tes suara pada.
‫Mari kita lihat, jika ragu, jalankan kodenya.
‫Luar biasa.
‫Jadi sekarang kami memiliki nama file untuk data pengujian kami.
‫Kita bisa melepasnya.
‫Dapatkan emoji teknologi hijau kami, notebook ini akan diisi dengan emoji ini pada akhirnya.
‫Oke, sekarang kita sudah mendapatkannya.
‫Apa langkah kita selanjutnya?
‫Ubah nama file menjadi kumpulan data uji menggunakan buat kumpulan data.
‫Oh, saya bilang kencan di sana.
‫Itu salah.
‫Dan kita pergi memperbaikinya.
‫Pertama-tama, mari kita lakukan sedikit pemeriksaan panjang ponsel uji kita dan lihat berapa banyak gambar yang kita miliki.
‫Sepuluh ribu tiga ratus lima puluh tujuh.
‫Luar biasa.
‫Jadi sekarang untuk membuat kumpulan data, cukup sederhana.
‫Kami hanya membawa fungsi kami, kami menguji data, kami akan menulis komentar di sini sebelum memulai.
‫Jadi buat kumpulan data uji.
‫Dan kita akan membuat kumpulan data jika ia tahu apa yang sedang kita bicarakan dan kemudian kita akan
‫memberikannya nama file uji.
‫Dan kami juga akan melihat ada polling data, jadi kami akan menguji data sama dengan benar.
‫Dan kami akan menjalankan itu.
‫Luar biasa.
‫Kami mendapatkan sedikit cetakan yang mengatakan membuat data uji, kumpulan, fungsi hebat yang kami tulis,
‫mari datang ke sini dan melihatnya lagi, mengubah data kita menjadi kumpulan.
‫Jadi kita punya fungsi, buat kumpulan data atau buat kumpulan data.
‫Dan apa yang dilakukannya jika itu adalah data uji, yang mana, ia mencetak
‫pernyataan kecil ini dan kemudian, hei, ubah nama file kita menjadi tenses dan kemudian gunakan dari 10 ke irisan untuk mengubahnya
‫menjadi kumpulan data tensor dan kemudian buat kumpulan data dengan memetakan fungsi gambar proses.
‫Ingat, kami tidak memberikan label get image ke kumpulan data pengujian karena tidak ada label dengan kumpulan data
‫pengujian.
‫Jadi kami memproses gambar kami seperti yang kami lakukan pada data pelatihan dan kemudian kami
‫mengubahnya menjadi kumpulan, dalam kasus kami, kumpulan ukuran 32 sehingga dapat dihitung dengan sangat cepat dengan GPU kami.
‫Jadi mari kita kembali ke tempat kita dulu.
‫Itulah yang kita punya.
‫Dan jika kita pergi menguji data.
‫Ini adalah kumpulan data kumpulan bentuk, jadi tidak ada label di sini, ini hanya gambar dua hingga empat kali dua hingga
‫empat kali tiga empat.
‫Saluran warna aliran jenis tensor mengapung begitu indah.
‫Kami mendapatkan data pengujian kami dalam bentuk kumpulan tensor.
‫Itu yang kita kejar.
‫Dan sekarang.
‫Akhirnya, kita bisa sampai di sini, melihat betapa bergunanya menulis fungsi kita untuk memulai telah membantu kita.
‫Kami telah membuat model lengkap.
‫Kami sudah mencoba database yang dalam satu pukulan.
‫Sekarang kita pergi untuk membuat array prediksi.
‫Jadi bagaimana kita bisa melakukan itu?
‫Buat prediksi pada kumpulan data uji menggunakan model penuh yang dimuat.
‫Baiklah.
‫Jadi uji prediksi.
‫Elang dimuat, model penuh, jangan memprediksi.
‫data uji.
‫Kami akan mengatur ini ke ferbos sama dengan satu.
‫Bagus sekali.
‫Sekarang, saya harus memperingatkan Anda bahwa ini akan memakan waktu yang cukup lama.
‫Alasannya adalah karena mari kita membuat catatan kecil di sini sebelum kita menjalankan sendiri, panggilan catatan.
‫Meskipun kami menjalankan GPU, ini seperti melatih model
‫lengkap kami, jadi menggabungkan prediksi pada model lengkap kami dan meneruskannya, kumpulan data uji akan membutuhkan waktu lama untuk dijalankan.
‫Dan kemudian itu akan menjadi sesuatu seperti kelelawar sekarang kita hanya akan pergi sekitar satu jam.
‫Itulah yang saya temukan, alasannya adalah karena kami memiliki 10.000 gambar lagi di sini dan yang harus kami
‫lakukan adalah memuat model lengkap kami.
‫Jadi semua pola yang telah dipelajari oleh model lengkap kami yang dimuat dan kumpulan data
‫pelatihan, harus melalui proses tersebut.
‫10.000 gambar dalam nama file pengujian kami adalah kumpulan data pengujian kami.
‫Dan kemudian buat prediksi berdasarkan pola yang ditemukan dalam data uji tersebut.
‫Jadi kami telah mengatur verbose sama dengan satu sehingga ketika kami menjalankan ini, itu akan memberi kami sedikit
‫waktu lagi untuk memperbarui kami tentang apa yang terjadi.
‫Jadi tanpa basa-basi lagi, mari kita jalankan ini.
‫Dan tunggu sampai memuat dan kemudian kami akan melakukan hal yang sama lagi, semua mempercepat video sehingga akan seperti
‫dimuat secara instan untuk Anda.
‫Pada kenyataannya, itu akan membawa Anda beberapa saat untuk menjalankan sel mereka.
‫Pada kenyataannya, saya perlu beberapa saat untuk menjalankan sel ini, tetapi saya hanya
‫melakukannya untuk menunjukkannya kepada Anda, memuat, membuat pesan ETA dan kemudian membuat beberapa prediksi pada pewaris.
‫Jadi kita tunggu saja sebentar, ini akan naik, ini dia.
‫Jadi sekitar 38 menit.
‫Itu harus melalui 324 batch.
‫Dan itu karena jika Anda pergi sepuluh ribu tiga ratus lima puluh tujuh, dibagi 32.
‫Ini akan dibulatkan menjadi tiga ratus dua puluh empat, dari situlah angka itu berasal.
‫Oke, jadi saya akan menunggu sampai ini selesai.
‫Anda mungkin harus menunggu untuk melewatinya juga.
‫Anda sebenarnya tidak perlu menunggu.
‫Aku akan kembali dalam beberapa detik.
‫Jadi saya akan menjeda video saya di sini dan saya akan kembali dalam tiga banding satu.
‫Dan kami kembali sekarang.
‫Saya telah pergi dan melakukan sesuatu yang sedikit kurang ajar di sini.
‫Seperti yang Anda lihat, kita punya waktu sekitar satu jam lagi.
‫Tapi kupikir aku lebih suka aku duduk di sini dan menunggu ini.
‫Saya sebenarnya, seperti koki yang baik, telah melakukannya.
‫Saya sudah menyiapkan hidangan sebelumnya, jadi saya benar-benar telah melalui proses ini dan menunggu satu jam penuh untuk
‫menyelesaikannya.
‫Dan sekarang Anda bisa menunggu Anda untuk pergi melalui.
‫Tetapi jika Anda ingin mengunduh ESV premade dari prediksi tes, semua lampirkan itu di bagian freezer sehingga Anda tidak
‫perlu menunggu satu jam penuh untuk melewatinya.
‫Dan sekarang saya mungkin seharusnya mengatakan ini kepada Anda sebelum menjalankan sel ini, tetapi adalah hal yang baik untuk membuat kaki Anda
‫basah dan kemudian mencari cara yang lebih baik untuk melakukan sesuatu.
‫Jika kami ingin ini menyimpan prediksi pengujian ke file CSB setelah dijalankan, karena jika kami menunggu satu jam penuh
‫untuk melewatinya dan kemudian kami entah bagaimana runtime terputus dan tidak menyimpannya, itu akan sangat
‫mengecewakan.
‫Jadi apa yang bisa kita lakukan adalah menggunakan ENPI, jangan simpan teks fungsi ini di sini untuk menyimpan apakah ini beban pengobatan
‫saat ini sedang berjalan?
‫Saya tidak berpikir itu akan.
‫Tapi apa yang akan dilakukan oh, kita lupa array Freds ini.
‫Jadi anggap saja ini selesai.
‫Jika saya menjalankan sel ini setelahnya, itu akan menyimpan prediksi pengujian, jadi Nampara
‫ini, yang merupakan prediksi, probabilitas Arae ke file ini sebagai CSV dengan koma pembatas untuk nilai yang dipisahkan koma.
‫Dan kemudian setelah disimpan, itu akan muncul.
‫Di file kami, sebagai produser, saya tidak menggunakan CSFI, karena itulah nama file yang kami berikan, dan kemudian
‫kami dapat menggunakan dan mengunggah teks untuk memuatnya kembali.
‫Jadi apa yang akan dilakukan?
‫Daripada menunggu ini selesai, saya hanya akan menunjukkan kepada Anda bahwa dalam tindakan, jadi ini adalah beberapa
‫probabilitas prediksi yang saya buat di masa lalu dengan model lengkap.
‫Jadi aku akan menghentikan ini.
‫Memiliki satu jam untuk pergi.
‫Jadi, sekali lagi, perkiraan saya yang akan memakan waktu sekitar satu jam itu salah.
‫Jadi interupsi keyboard.
‫Di sana kita pergi.
‫Jadi kita tidak akan menjalankannya karena saya sudah menyimpannya ke Zarei, tapi saya akan menjalankannya di
‫sana.
‫Jadi anggap saja saya menjalankan ini setelah sel ini selesai.
‫Jadi ini sudah mencapai nol.
‫Jadi saya akan memuat berantakan dari rasa jatuh.
‫Cantik.
‫Sekarang mari kita lihat 10 yang pertama.
‫Ini dia, jadi ini semua adalah probabilitas prediksi untuk 10.000 gambar, jadi mari kita
‫lihat bentuk prediksi uji.
‫Sepuluh ribu tiga ratus lima puluh tujuh, jadi itulah berapa banyak gambar uji yang kami miliki dan masing-masing dari mereka
‫memiliki seratus dua puluh probabilitas prediksi yang berbeda.
‫Sekarang, kita telah melihat nilai-nilai ini sebelumnya.
‫Dan jadi ingat, saya baru saja mengambil ini biarkan berjalan sejauh itu, simpan ASV ini ke file yang telah saya lakukan sebelumnya,
‫seolah-olah kita telah memasak sesuatu sebelumnya dan kemudian saya baru saja memuat ulang di sini.
‫Jika runtime saya terputus, saya ingin file ini disimpan di suatu tempat yang dapat saya akses nanti.
‫Jadi apa misi kita selanjutnya, jika kita ingin mengirimkan susunan prediksi ini ke Kagle, seperti
‫apa bentuknya?
‫Jadi pengiriman sampel di sini.
‫Oh, ada yang salah dengan data Anda.
‫Itu tidak terlalu menyenangkan, tapi untungnya saya punya file dan penglihatan anjing ini.
‫Dan ini adalah ASV dan yang saya lakukan hanyalah mengunduh dan membukanya dan Google sheets, jadi seperti
‫inilah tampilannya.
‫Ini adalah pengiriman sampel yang kita butuhkan untuk mendapatkan array prediksi kita menjadi sesuatu seperti ini.
‫Jadi kolom ID dan kemudian kolom untuk masing-masing ras anjing yang berbeda dan kemudian probabilitas prediksi mereka.
‫Jadi itulah yang kami kerjakan di video berikutnya akan mengeluarkan probabilitas prediksi,
‫array untuk penglihatan anjing atau kami sebenarnya akan kembali ke format ID ras anjing Kagle.
‫Jadi kami akan mengaturnya seperti itu sehingga kami dapat mengirimkan prediksi ke Kagle dengan prediksi kami.