‫Portanto, agora temos um modelo totalmente treinado no conjunto de dados de treinamento completo, a. k. uma. 10.000 imagens, porque se olharmos
‫para X.
‫Eu tenho 10.000 imagens e rótulos, agora vamos usar nosso modelo totalmente treinado para fazer algumas previsões.
‫No conjunto de dados de teste, que também tem cerca de 10.000 imagens, veremos isso em um segundo.
‫Mas vamos até Kagle e ver como.
‫Eles querem que nossas previsões pareçam um arquivo de envio para cada imagem no conjunto de teste, você deve prever a
‫probabilidade para cada uma das diferentes raças.
‫O arquivo deve conter um cabeçalho e ter o seguinte formato.
‫Portanto, precisamos de um cão da raça Idei.
‫Não vou nem fingir que vou tentar pronunciar isso mais uma vez.
‫Galgo afegão, Yorkshire terrier.
‫E então as probabilidades de previsão para todos eles.
‫Tudo bem.
‫Agora diz Multiclass perdido há muito tempo.
‫Essa é apenas a previsão.
‫Probabilidades para cada raça de cachorro.
‫Crie outra seção de cabeçalho fazendo previsões no conjunto de dados de teste.
‫Agora, quero que você pense antes de examinarmos o código.
‫O que tivemos que fazer para treinar nosso modelo nas imagens de treinamento?
‫Novamente, finja que são dados agnósticos, quaisquer que sejam os dados com os quais você está trabalhando, sejam eles texto ou áudio ou
‫imagens ou vídeo ou algo assim, qual é o nosso papel antes de podermos usá-los com um modelo de aprendizado de máquina?
‫Ou, no nosso caso, um aprendizado profundo sem rede.
‫Precisamos convertê-lo em números, então é isso que temos que fazer, exatamente o mesmo tipo de dados em que
‫nosso modelo foi treinado.
‫Portanto, os dados correspondem ao lote de imagens de que precisamos para criar uma das imagens de teste para que
‫possamos fazer previsões sobre essas imagens.
‫Portanto, vamos escrever uma pequena nota para nós mesmos, já que nosso modelo foi treinado em imagens na forma de dezenas de
‫lotes.
‫Para fazer previsões sobre os dados de teste.
‫Teremos que colocá-lo no mesmo formato, portanto, se voltarmos ao nosso gráfico e apresentação.
‫Lembra que eu sempre disse que estamos nos concentrando nas entradas, colocando nossos dados na forma certa para nosso
‫algoritmo de aprendizado de máquina e, em seguida, garantindo que as saídas estejam corretas?
‫É nisso que nos concentramos no início.
‫Isso já foi implementado para nós de uma forma bastante ampla.
‫À medida que avançamos cada vez mais, à medida que você avança em projetos futuros, você pode querer começar a mergulhar
‫nisso.
‫Mas por enquanto e para abordar seus primeiros projetos como estamos fazendo agora, você vai se
‫concentrar em entradas e saídas.
‫Agora, um pequeno petisco aqui é, novamente, nossas funções são úteis, felizmente, criamos criar patches de dados
‫anteriormente, que podem ter uma lista de nomes de arquivo tão importante, se você não se lembra, volte
‫para onde criamos lotes de dados e convertê-los em dezenas de lotes.
‫Então, quais etapas temos que seguir para fazer previsões sobre os dados de teste?
‫Vamos anotá-los para fazer previsões sobre os dados de teste.
‫Bem, agora, isso é meio que o que eu faço com muitos dos meus projetos é apenas falar comigo mesmo, aprendi sozinho através
‫disso, a técnica do patinho de borracha.
‫Pegue a imagem de teste, os nomes dos arquivos que nos envolverão escrevendo apenas uma pequena lista de compreensão como
‫fizemos antes para acessar o teste, passe por todos os arquivos aqui e salve os nomes dos arquivos em algum tipo
‫de lista.
‫Sim, podemos fazer isso e então temos que converter os nomes dos arquivos em lotes de dados de teste usando a criação de
‫lotes de dados.
‫E cenário.
‫Os dados de teste, lembre-se de como criamos parâmetros para criar lotes de dados, se você não fizer isso, tudo bem.
‫Vamos ver em um segundo parâmetro como verdadeiro porque por quê?
‫O que há de diferente entre nossos dados de teste e nossos dados de treinamento?
‫Não há rótulos com os dados de teste.
‫Portanto, como os dados de teste não têm rótulos e, finalmente, fazemos uma previsão, as previsões estão corretas ao
‫passar os lotes de dados de teste para a previsão.
‫Método chamado em nosso modelo, temos três etapas lá, mas podemos executá-las, podemos abordá-las uma a uma.
‫Que tal começarmos com o primeiro?
‫Isso é muito lógico.
‫Carregue os nomes dos arquivos de imagem de teste.
‫O que poderíamos fazer?
‫Poderíamos testar os nomes dos nomes de arquivos, iguais e simples, na verdade, podemos configurar o caminho de teste.
‫Que tal fazermos esse caminho de teste igual.
‫E vamos apenas copiá-lo aqui para nos salvar, executando-o duas vezes.
‫Caminho de cópia.
‫Essa é uma dica útil, você pode fazer isso e colar, não precisamos de conteúdo.
‫Poderíamos simplesmente mantê-lo lá se quiséssemos, mas vou removê-lo, então é consistente
‫com as outras partes que temos e vou colocar este aqui.
‫Então esse é o meu caminho para a pasta de teste.
‫Portanto, agora vamos criar uma pequena lista de compreensão igual ao caminho do teste mais o nome do arquivo
‫F para o nome F em nossa lista durante o caminho do teste.
‫Agora, vimos isso antes quando criamos os nomes dos arquivos de treinamento originais, mas vamos nos lembrar do que
‫está acontecendo.
‫Portanto, nossa lista está apenas passando por um diretório de listas.
‫Isso é a abreviação de, está apenas dizendo, ei, Python, dê-me todos os nomes de arquivo nesta pasta.
‫E então estamos criando uma lista que anexa o caminho de teste, que adiciona o caminho de
‫teste mais cada nome de arquivo em.
‫A votação de teste em.
‫Vamos dar uma olhada, em caso de dúvida, execute o código.
‫Maravilhoso.
‫Portanto, agora temos os nomes dos arquivos para nossos dados de teste.
‫Podemos tirar isso.
‫Pegue nosso emoji de tecnologia verde, este bloco de notas vai estar cheio deles no final.
‫OK, agora entendemos.
‫Qual é o nosso próximo passo?
‫Converta os nomes dos arquivos em lotes de dados de teste usando a criação de lotes de dados.
‫Oh, eu disse encontro lá.
‫Isto é errado.
‫E nós vamos consertar isso.
‫Em primeiro lugar, vamos apenas verificar o comprimento do nosso telefone de teste e ver quantas imagens temos.
‫Dez mil trezentos e cinquenta e sete.
‫Maravilhoso.
‫Agora, para criar um lote de dados, é muito simples.
‫Apenas trazemos nossa função, vamos testar os dados, vamos escrever um comentário aqui antes de começarmos.
‫Portanto, crie um lote de dados de teste.
‫E vamos criar lotes de dados para saber do que estamos falando e depois passar os nomes
‫de arquivo de teste.
‫E também veremos que há pesquisa de dados, então vamos testar se os dados são verdadeiros.
‫E nós vamos executar isso.
‫Maravilhoso.
‫Recebemos uma pequena impressão dizendo como criar dados de teste, lotes, uma função tão boa que escrevemos,
‫vamos subir aqui e dar uma olhada nisso novamente, transformando nossos dados em lotes.
‫Portanto, temos uma função, criar lote de dados ou criar lotes de dados.
‫E o que ele faz se forem dados de teste, o que é, ele imprime esta
‫pequena instrução e então diz, ei, transforma nossos nomes de arquivos em tempos e, em seguida, usa de 10 a fatias para convertê-los em um conjunto de
‫dados de tensor e, em seguida, criar um lote de dados mapeando a função de imagem do processo.
‫Lembre-se de que não passamos o rótulo de imagem para o conjunto de dados de teste porque não há rótulos com o conjunto de dados
‫de teste.
‫Portanto, processamos nossas imagens da mesma forma que fizemos nos dados de treinamento e depois os transformamos
‫em um lote, no nosso caso, lotes de tamanho 32 para que possam ser calculados muito rapidamente com nossa GPU.
‫Então, vamos voltar para onde estávamos.
‫Isso é o que temos.
‫E se formos testar os dados.
‫É um conjunto de dados em lote de formas, então não há rótulos aqui, são apenas imagens de dois a quatro por dois
‫a quatro por três quatro.
‫Os canais de cor do tipo tensor flow flutuam tão lindos.
‫Temos nossos dados de teste na forma de lotes de tensores.
‫É isso que procuramos.
‫E agora.
‫No final, podemos subir aqui, ver como é útil escrever nossas funções para começar.
‫Criamos um modelo completo.
‫Tentamos um banco de dados que em um acerto.
‫Agora vamos fazer uma matriz de previsões.
‫Então, como podemos fazer isso?
‫Faça previsões no lote de dados de teste usando o modelo completo carregado.
‫Tudo bem.
‫Portanto, teste as previsões.
‫Águias carregadas, modelo completo, não faça previsões.
‫Dados de teste.
‫Vamos definir isso como ferbos igual a um.
‫Excelente.
‫Agora, eu meio que tenho que avisar que isso vai levar muito tempo.
‫A razão de ser é porque vamos colocar uma pequena nota aqui antes de corrermos, chamada de nota.
‫Mesmo que estejamos executando em uma GPU, isso é como treinar
‫nossos modelos completos, portanto, fazer uma previsão de carvão em nosso modelo completo e aprová-lo, o lote de dados de teste levará muito tempo para ser executado.
‫E então vai ser algo como um morcego agora vamos apenas cerca de uma hora.
‫Isso é o que eu encontrei de qualquer maneira, a razão é porque temos outras 10.000 imagens aqui e o que temos
‫que fazer é carregar nosso modelo completo.
‫Portanto, todos os padrões que nosso modelo completo carregado aprendeu e o conjunto de dados de
‫treinamento devem passar por esses processos.
‫As 10.000 imagens em nossos nomes de arquivo de teste são nosso lote de dados de teste.
‫E então faça previsões com base nos padrões encontrados nos dados de teste.
‫Portanto, definimos verbose igual a um para que, quando executarmos, isso nos dê mais um pequeno intervalo de
‫tempo para nos atualizar sobre o que está acontecendo.
‫Então, sem mais delongas, vamos executar isso.
‫E espere ele carregar e então faremos a mesma coisa de novo, tudo apressando o vídeo para que
‫seja carregado instantaneamente para você.
‫Na realidade, você levará um tempo para operar o celular deles.
‫Na verdade, vou demorar um pouco para rodar essa célula, mas estou apenas fazendo
‫isso para mostrar a vocês, carregando, criando uma mensagem ETA e depois fazendo algumas previsões no testador.
‫Então vamos esperar um pouco, isso vai aumentar, aí vamos nós.
‫Portanto, são cerca de 38 minutos.
‫Tem que passar por 324 lotes.
‫E isso é porque se você for dez mil trezentos e cinquenta e sete, dividido por 32.
‫Vai arredondar para trezentos e vinte e quatro, é daí que vem esse número.
‫OK, então vou esperar que isso prossiga.
‫Você também pode ter que esperar que ele prossiga.
‫Você realmente não tem que esperar.
‫Volto em alguns segundos.
‫Vou pausar meu vídeo aqui e estarei de volta em três para um.
‫E estamos de volta agora.
‫Fiz algo um pouco atrevido aqui.
‫Como você vê, temos cerca de uma hora restante.
‫Mas achei que preferia sentar aqui e esperar por isso.
‫Eu, na verdade, como qualquer bom chef, fiz.
‫Eu preparei um prato mais cedo, então eu realmente passei por esse processo e esperei uma hora inteira
‫para terminar.
‫E agora você pode esperar que o seu passe.
‫Mas se você gostaria de baixar um ESV pré-fabricado das previsões de teste, todos anexam isso na seção do freezer para que você
‫não tenha que esperar uma hora inteira para ler.
‫E agora eu provavelmente deveria ter lhe contado isso antes de operar esta célula, mas é uma boa coisa apenas molhar os
‫pés e então descobrir uma maneira melhor de fazer as coisas.
‫Se quiséssemos salvar as previsões de teste em um arquivo CSB depois que ele fosse executado, porque se esperássemos uma hora inteira para que
‫ele fosse concluído e, de alguma forma, o tempo de execução fosse desconectado e ele não salvasse, seria
‫muito decepcionante.
‫Então o que podemos fazer é usar o ENPI, não salve o texto desta função aqui para salvar esta carga de manipulação
‫enquanto está em execução?
‫Eu não acho que vá.
‫Mas o que isso vai fazer oh, nós esquecemos este array Freds.
‫Então, vamos apenas dizer que isso acabou.
‫Se eu rodar essa célula depois disso, vai salvar as previsões de teste, então esse Nampara,
‫que é uma previsão, as probabilidades de Arae para esse arquivo como um CSV com a vírgula delimitadora para valores separados por vírgula.
‫E então, uma vez que foi salvo, ele vai aparecer.
‫Em nossos arquivos, como produtor, não faço CSFI, porque esse é o nome do arquivo que demos, e então podemos
‫usar e fazer upload de texto para carregá-lo de volta.
‫Então, o que vou fazer?
‫Em vez de esperar que isso termine, vou apenas mostrar isso em ação, portanto, essas são algumas
‫probabilidades de previsão que fiz no passado com um modelo completo.
‫Então, vou parar com isso.
‫Faltava uma hora.
‫Portanto, novamente, minha estimativa de que levará cerca de uma hora está incorreta.
‫Portanto, interrupção do teclado.
‫Aqui vamos nós.
‫Portanto, não vamos executar isso porque já salvei em Zarei, mas vou executar
‫lá.
‫Então, vamos fingir que executei isso depois que essa célula foi concluída.
‫Então, isso chegou a zero.
‫Então, vou carregar em desordem por causa da sensação de queda.
‫Lindo.
‫Agora vamos dar uma olhada nos primeiros 10.
‫Pronto, essas são todas as probabilidades de previsão para as 10.000 imagens, então vamos dar uma olhada na
‫forma das previsões de teste.
‫Dez mil trezentos e cinquenta e sete, de modo que é quantas imagens de teste temos e cada uma delas
‫tem cento e vinte probabilidades de previsão diferentes.
‫Agora, já vimos esses valores antes.
‫E então lembre-se, eu acabei de deixar funcionar ao máximo, salvar este ASV em um arquivo que eu fiz
‫anteriormente, como se tivéssemos cozinhado algo antes e, em seguida, apenas recarregado aqui.
‫Se meu tempo de execução for desconectado, gostaria que este arquivo seja salvo em algum lugar onde eu possa acessá-lo mais tarde.
‫E então qual é a nossa próxima missão, se quiséssemos enviar essa matriz de previsões para Kagle, como ela
‫deveria se parecer?
‫Portanto, o envio de amostra está aqui.
‫Oh, algo deu errado em seus dados.
‫Isso não é muito divertido, mas felizmente eu tenho essa visão de arquivo e cachorro.
‫E é um ASV e tudo o que fiz foi apenas baixá-lo e abri-lo, junto com o Google Sheets, então é assim que ele
‫se parece.
‫Este é o envio de amostra de que precisamos para colocar nossa matriz de previsões em algo assim.
‫Então, uma coluna ID e, em seguida, uma coluna para cada uma das diferentes raças de cães e, em seguida, suas probabilidades de previsão.
‫Então, é para isso que trabalhamos no próximo vídeo: obteremos probabilidades de predição, matriz
‫para visão de cachorro ou, na verdade, vamos voltar ao formato de ID da raça de cachorro Kagle.
‫Então, vamos configurá-lo dessa forma para que possamos fazer uma apresentação a Kagle com nossas previsões.