‫Quindi ora abbiamo un modello completamente addestrato sul set di dati di addestramento completo, a. K. un. 10000 immagini, perché se guardiamo
‫a X.
‫Ho 10.000 immagini ed etichette ora usiamo il nostro modello completamente addestrato per fare alcune previsioni.
‫Sul set di dati del test, che è anche di circa 10000 immagini, daremo un'occhiata a questo in un secondo.
‫Ma veniamo a Kagle e vediamo come.
‫Vogliono che le nostre previsioni appaiano quindi un file di invio per ogni immagine nel set di prova, devi prevedere
‫la probabilità per ciascuna delle diverse razze.
‫Il file dovrebbe contenere un'intestazione e avere il formato seguente.
‫Quindi abbiamo bisogno di Idei cane razza uno.
‫Non farò nemmeno finta che proverò a pronunciarlo ancora una volta.
‫Levriero afgano, Yorkshire terrier.
‫E poi le probabilità di previsione per tutti quelli.
‫Va bene.
‫Ora dice Multiclasse perduto da tempo.
‫Questa è solo la previsione.
‫Probabilità per ogni razza di cane.
‫Crea un'altra sezione di intestazione per fare previsioni sul set di dati del test.
‫Ora, voglio che ci pensi prima di esaminare il codice.
‫Cosa dovevamo fare per addestrare il nostro modello sulle immagini di addestramento?
‫Ancora una volta, fai finta che questo sia indipendente dai dati, qualunque sia il dato con cui stai lavorando, che si tratti di testo o
‫audio o immagini o video o qualcosa del genere, qual è il nostro ruolo prima di poterlo utilizzare con un modello di apprendimento automatico?
‫O nel nostro caso, un deep learning senza rete.
‫Dobbiamo convertirlo in numeri, quindi è quello che dobbiamo fare, lo stesso identico tipo di dati su cui è stato
‫addestrato il nostro modello.
‫Quindi i dati corrispondono al batch di immagini di cui abbiamo bisogno per creare una di quelle immagini di prova in modo
‫da poter fare previsioni su quelle immagini.
‫Quindi ci scriveremo una piccola nota poiché il nostro modello è stato addestrato su immagini sotto forma di decine di
‫batch.
‫Per fare previsioni sui dati del test.
‫Dovremo metterlo nello stesso formato, quindi se torniamo alla nostra grafica e al keynote.
‫Ricordi come ho sempre detto che ci stiamo concentrando sugli input, stiamo dando ai nostri dati la forma giusta per
‫il nostro algoritmo di apprendimento automatico e quindi assicurandoci che gli output siano corretti?
‫Questo è ciò su cui ci concentriamo all'inizio.
‫Questo è già stato implementato per noi in modo abbastanza ampio.
‫Man mano che andiamo sempre più in profondità, mentre entri in ulteriori progetti, allora potresti voler iniziare a tuffarti in
‫questo.
‫Ma per il momento e per affrontare i tuoi primi progetti come stiamo facendo ora, ti
‫concentrerai su input e output.
‫Ora, un piccolo bocconcino qui, di nuovo, le nostre funzioni tornano utili, fortunatamente, abbiamo creato creare patch di
‫dati in precedenza, che possono prendere un elenco di nomi di file come importanti, se non ricordi, torna al punto
‫in cui abbiamo creato batch di dati e convertirli in decine di batch.
‫Quindi quali passaggi dobbiamo fare per fare previsioni sui dati del test?
‫Scriviamoli per fare previsioni sui dati del test.
‫Bene, questo è un po' quello che faccio con molti dei miei progetti è parlare con me stesso, ho imparato da solo attraverso di
‫esso, la tecnica della paperella di gomma.
‫Quindi prendi l'immagine di prova, i nomi dei file che ci coinvolgeranno a scrivere solo una piccola comprensione dell'elenco come abbiamo
‫fatto prima per accedere al test, passa attraverso tutti i file qui e salva i nomi dei file in una sorta
‫di elenco.
‫Sì, possiamo farlo e poi dobbiamo convertire i nomi dei file in batch di dati di prova usando i batch di
‫dati creati.
‫E impostazione.
‫I dati del test, ricorda come abbiamo creato i parametri per creare batch di dati, se non lo fai, va bene.
‫Vedremo in un secondo parametro true perché perché?
‫Cosa c'è di diverso tra i nostri dati di test e i nostri dati di allenamento?
‫Non ci sono etichette con i dati del test.
‫Quindi, dal momento che i dati del test non hanno etichette e quindi alla fine facciamo una previsione, le previsioni
‫sono corrette passando i batch di dati del test alla previsione.
‫Metodo chiamato sul nostro modello, abbiamo ottenuto tre passaggi, ma possiamo farli, possiamo affrontarli uno per uno.
‫Che ne dici di iniziare con il primo?
‫È abbastanza logico.
‫Carica i nomi dei file di immagine di prova.
‫Cosa potremmo fare?
‫Potremmo provare i nomi dei nomi dei file, simpatici e semplici uguali, in realtà, potremmo impostare il percorso di prova.
‫Che ne dici di fare in modo che il percorso di prova sia uguale.
‫E lo copieremo qui per salvarci, eseguendolo due volte.
‫Copia percorso.
‫Questo è un piccolo consiglio utile, puoi farlo e incollare, non abbiamo bisogno di contenuti.
‫Potremmo tenerlo lì se lo volessimo, ma lo rimuoverò, quindi è coerente
‫con le altre parti che abbiamo e metterò questo qui.
‫Quindi questo è il mio percorso per la cartella di prova.
‫Quindi ora andremo a creare una piccola comprensione dell'elenco uguale al percorso di prova più il nome F nome
‫file per il nome F nella nostra lista dur percorso di prova.
‫Ora, lo abbiamo già visto quando creiamo i nomi dei file di allenamento originali, ma ricordiamoci cosa
‫sta facendo.
‫Quindi la nostra lista sta semplicemente passando attraverso una directory di elenco.
‫Questo è l'abbreviazione, sta solo dicendo, ehi, Python, dammi tutti i nomi di file in questa cartella.
‫E poi creiamo un elenco che aggiunge il percorso del test, che è tutto sommato il percorso del
‫test più ogni singolo nome di file in.
‫Il voto di prova su.
‫Diamo un'occhiata, in caso di dubbio, eseguire il codice.
‫Meraviglioso.
‫Quindi ora abbiamo i nomi dei file per i nostri dati di test.
‫Possiamo toglierlo.
‫Ottieni la nostra emoji green tech, questo quaderno sarà riempito con loro entro la fine.
‫OK, ora ce l'abbiamo.
‫Qual è il nostro prossimo passo?
‫Converti i nomi dei file in batch di dati di prova utilizzando la creazione di batch di dati.
‫Oh, ho detto appuntamento lì.
‫È sbagliato.
‫E andiamo a sistemarlo.
‫Prima di tutto, facciamo un piccolo controllo della lunghezza del nostro telefono di prova e vediamo quante immagini abbiamo.
‫Diecimilatrecentocinquantasette.
‫Meraviglioso.
‫Quindi ora creare un batch di dati è piuttosto semplice.
‫Portiamo solo la nostra funzione, testiamo i dati, scriveremo un commento qui prima di iniziare.
‫Quindi crea un batch di dati di prova.
‫E andremo a creare batch di dati se sa di cosa stiamo parlando e poi gli passeremo i
‫nomi dei file di prova.
‫E vedremo anche che c'è il polling dei dati, quindi testeremo i dati uguali a vero.
‫E lo eseguiremo.
‫Meraviglioso.
‫Otteniamo una piccola stampa che dice creazione di dati di test, batch, una funzione così eccezionale che abbiamo
‫scritto, veniamo qui e diamo un'occhiata di nuovo, trasformando i nostri dati in batch.
‫Quindi abbiamo una funzione, crea batch di dati o crea batch di dati.
‫E cosa fa se si tratta di dati di test, che sono, stampa questa piccola
‫dichiarazione e poi va, ehi, trasforma i nostri nomi di file in tempi e poi usa da 10 a fette per convertirlo in un set
‫di dati di tensore e quindi crea un batch di dati mappando la funzione dell'immagine di processo.
‫Ricorda, non passiamo l'etichetta dell'immagine al set di dati di test perché non ci sono etichette con il set di dati
‫di test.
‫Quindi elaboriamo le nostre immagini proprio come abbiamo fatto sui dati di addestramento e poi le trasformiamo in
‫un batch, nel nostro caso, batch di dimensione 32 in modo che possa essere calcolato molto velocemente con la nostra GPU.
‫Quindi torniamo a dove eravamo.
‫Questo è quello che abbiamo.
‫E se andiamo a testare i dati.
‫È un insieme di dati batch di forme, quindi non ci sono etichette qui, queste sono solo immagini da due a quattro per due
‫a quattro per tre quattro.
‫I canali di colore del tipo tensore di flusso fluttuano così belli.
‫Abbiamo i nostri dati di prova sotto forma di lotti di tensori.
‫Questo è quello che stiamo cercando.
‫E adesso.
‫Il finale, possiamo venire qui, vedere come la scrittura utile delle nostre funzioni per cominciare ci ha aiutato.
‫Abbiamo creato un modello completo.
‫Abbiamo provato un database che in un colpo solo.
‫Ora andiamo a creare un array di previsioni.
‫Quindi come possiamo farlo?
‫Effettua previsioni sul batch di dati di test utilizzando il modello completo caricato.
‫Va bene.
‫Quindi prova le previsioni.
‫Eagles caricato, modello completo, non prevedere.
‫Dati di test.
‫Lo imposteremo su ferbos uguale a uno.
‫Eccellente.
‫Ora, devo avvertirti che ci vorrà molto tempo.
‫La ragione è perché mettiamo una piccola nota qui prima di correre me stesso, nota di chiamata.
‫Anche se stiamo eseguendo su una GPU, è come addestrare i
‫nostri modelli completi, quindi la previsione del carbone sul nostro modello completo e il superamento, il batch di dati di test impiegherà molto tempo per l'esecuzione.
‫E poi sarà qualcosa come un pipistrello ora andremo solo per circa un'ora.
‫Questo è quello che ho trovato comunque, il motivo è che abbiamo altre 10.000 immagini qui e quello che dobbiamo fare
‫è ottenere il nostro modello completo caricato.
‫Quindi tutti i modelli che il nostro modello completo caricato ha appreso e il set di dati di
‫addestramento, devono passare attraverso questi processi.
‫Le 10000 immagini nei nostri nomi di file di prova sono il nostro batch di dati di prova.
‫E poi fare previsioni su quelli basati sui modelli che trova in quei dati di test.
‫Quindi abbiamo impostato verbose uguale a uno in modo che quando eseguiamo questo, ci dia un altro piccolo
‫passaggio temporale per aggiornarci su cosa sta succedendo.
‫Quindi, senza ulteriori indugi, eseguiamo questo.
‫E aspetta che si carichi e poi faremo la stessa cosa di nuovo, tutti velocizzeranno il video in modo che
‫sia come caricato istantaneamente per te.
‫In realtà, ti ci vorrà un po' per gestire il loro cellulare.
‫In realtà, mi ci vorrà un po' per eseguire questa cella, ma lo
‫faccio solo per mostrartelo, caricandolo, creando un messaggio ETA e poi facendo alcune previsioni sul testatore.
‫Quindi aspetteremo solo un po', questo salirà, ci siamo.
‫Quindi sono circa 38 minuti.
‫Deve passare attraverso 324 lotti.
‫E così è perché se vai a diecimilatrecentocinquantasette, diviso per 32.
‫Lo arrotonderà fino a trecentoventiquattro, ecco da dove viene quel numero.
‫Ok, quindi aspetterò che vada a buon fine.
‫Potrebbe anche essere necessario attendere che passi.
‫In realtà non devi aspettare.
‫Torno tra pochi secondi.
‫Quindi metterò in pausa il mio video qui e tornerò tra tre a uno.
‫E ora siamo tornati.
‫Sono andato e ho fatto qualcosa di un po' sfacciato qui.
‫Come vedi, ci rimane circa un'ora.
‫Ma ho pensato che avrei preferito sedermi qui e aspettare questo.
‫In realtà, come ogni bravo chef, l'ho fatto.
‫Ho preparato un piatto in precedenza, quindi ho effettivamente seguito questo processo e ho aspettato un'ora
‫intera.
‫E ora puoi aspettare che il tuo passi.
‫Ma se desideri scaricare un ESV predefinito delle previsioni del test, allegalo tutti nella sezione del congelatore in modo da
‫non dover aspettare quell'intera ora per passare.
‫E ora probabilmente avrei dovuto dirtelo prima di gestire questa cella, ma è una buona cosa bagnarsi i piedi
‫e poi trovare un modo migliore di fare le cose.
‫Se volessimo salvare le previsioni di test in un file CSB dopo che è stato eseguito, perché se abbiamo aspettato un'ora intera per
‫farlo passare e poi in qualche modo il runtime si è disconnesso e non è stato salvato, sarebbe
‫piuttosto deludente.
‫Quindi quello che possiamo fare è usare ENPI, non salvare il testo questa funzione qui per salvare questo carico di cure
‫mentre è in esecuzione?
‫Non credo che lo farà.
‫Ma cosa farà questo oh, abbiamo dimenticato questo array di Freds.
‫Quindi diciamo solo che questo è finito.
‫Se ho eseguito questa cella dopo di essa, salverà le previsioni del test, quindi questo Nampara,
‫che è una previsione, probabilità Arae su questo file come CSV con la virgola delimitatore per i valori separati da virgola.
‫E poi, una volta che è stato salvato, apparirà.
‫Nei nostri file, come produttore, non CSFI, perché questo è il nome del file che gli abbiamo dato, e
‫quindi possiamo usare e caricare il testo per ricaricarlo.
‫Quindi cosa farà?
‫Piuttosto che aspettare che finisca, te lo mostrerò in azione, quindi queste sono alcune probabilità di
‫previsione che ho fatto in passato con un modello completo.
‫Quindi smetterò di farlo.
‫Aveva un'ora per andare.
‫Quindi, ancora una volta, la mia stima che ci vorrà circa un'ora non è corretta.
‫Quindi interruzione da tastiera.
‫Ci siamo.
‫Quindi non lo eseguiremo perché l'ho già salvato su Zarei, ma correrò
‫lì.
‫Quindi fingiamo che l'abbia eseguito dopo che questa cella è stata completata.
‫Quindi questo ha raggiunto lo zero.
‫Quindi vado a caricare in disordine da un senso di caduta.
‫Bellissimo.
‫Ora diamo un'occhiata ai primi 10.
‫Ecco qua, quindi queste sono tutte le probabilità di previsione per le 10000 immagini, quindi diamo un'occhiata alla
‫forma delle previsioni del test.
‫Diecimilatrecentocinquantasette, ecco quante immagini di prova abbiamo e ognuna di esse ha
‫centoventi diverse probabilità di previsione.
‫Ora, abbiamo già visto questi valori.
‫E quindi ricorda, ho appena preso questo lasciarlo funzionare nella sua misura, salvare questo ASV in un file che ho fatto
‫in precedenza, come se avessimo cucinato qualcosa prima e poi l'avessi appena ricaricato qui.
‫Se il mio runtime si è disconnesso, vorrei che questo file fosse salvato in un posto a cui posso accedere in seguito.
‫E quindi qual è la nostra prossima missione, se volessimo inviare questo array di previsioni a Kagle, come
‫dovrebbe essere?
‫Quindi la presentazione del campione è qui.
‫Oh, qualcosa è andato storto nei tuoi dati.
‫Non è molto divertente, ma fortunatamente ho questo file e la visione del cane.
‫Ed è un ASV e quindi tutto ciò che ho fatto è che l'ho appena scaricato e aperto e i fogli di Google, quindi questo è
‫come appare.
‫Questo è l'invio di esempio di cui abbiamo bisogno per ottenere il nostro array di previsioni in qualcosa di simile.
‫Quindi una colonna ID e poi una colonna per ciascuna delle diverse razze canine e quindi le loro probabilità di previsione.
‫Questo è ciò a cui abbiamo lavorato nel prossimo video per ottenere probabilità di previsione,
‫array per la visione del cane o in realtà torneremo al formato ID di razza del cane Kagle.
‫Quindi lo configureremo in questo modo in modo da poter presentare a Kagle le nostre previsioni.