‫ตอนนี้เรามีโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนอย่างเต็มที่ในชุดข้อมูลการฝึกเต็มรูปแบบ หรือที่รู้จักว่า 10,000 ภาพ เพราะถ้าเราดูที่
‫X
‫เรามีรูปภาพและป้ายกำกับ 10,000 รายการ
‫ตอนนี้ ลองใช้แบบจำลองที่ได้รับการฝึกฝนมาอย่างดีของเราในการทำนาย
‫ในชุดข้อมูลทดสอบซึ่งมีประมาณ 10,000 ภาพ
‫เราจะมาดูกันว่าในวินาทีนั้น
‫แต่มาดู Kaggle กันว่าจะเป็นยังไง
‫พวกเขาต้องการให้คำทำนายของเราดู
‫ดังนั้น ไฟล์ส่งสำหรับแต่ละภาพในชุดทดสอบ คุณต้องทำนายความน่าจะเป็นสำหรับแต่ละสายพันธุ์ที่แตกต่างกัน
‫ไฟล์ควรมีส่วนหัวและมีรูปแบบดังต่อไปนี้
‫ดังนั้นเราจึงต้องการ ID dog หนึ่งสายพันธุ์
‫ฉันจะไม่แสร้งทำเป็นว่าฉันจะพยายามออกเสียงอีกครั้ง อัฟกันฮาวด์ ยอร์คเชียร์เทอร์เรียร์
‫แล้วก็ความน่าจะเป็นที่คาดการณ์ไว้ทั้งหมด
‫ไม่เป็นไร.
‫ตอนนี้มันบอกว่าการสูญเสียบันทึกหลายคลาส
‫นั่นเป็นเพียงการคาดการณ์ความน่าจะเป็นของสุนัขแต่ละสายพันธุ์
‫สร้างส่วนหัวอื่นเพื่อคาดการณ์ชุดข้อมูลทดสอบ
‫ตอนนี้ฉันต้องการให้คุณคิดก่อนที่เราจะพูดถึงรหัส
‫เราต้องทำอะไรเพื่อฝึกโมเดลของเราเกี่ยวกับภาพการฝึก?
‫อีกครั้ง แสร้งทำเป็นว่านี่คือข้อมูลไม่เชื่อเรื่องพระเจ้า
‫ข้อมูลใดก็ตามที่คุณใช้งาน ไม่ว่าจะเป็นข้อความ เสียง รูปภาพ หรือวิดีโอ หรืออะไรทำนองนั้น
‫กฎของเราก่อนที่เราจะใช้กับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร
‫หรือในกรณีของเรา โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก
‫เราต้องแปลงเป็นตัวเลข
‫นั่นคือสิ่งที่เราต้องทำ เป็นประเภทข้อมูลเดียวกันกับที่โมเดลของเราได้รับการฝึกอบรม
‫ดังนั้นแบทช์ข้อมูลบนนี้ แบทช์ข้อมูลของรูปภาพ เราจำเป็นต้องสร้างหนึ่งในนั้นจากรูปภาพทดสอบ
‫เพื่อให้เราสามารถคาดการณ์รูปภาพเหล่านั้นได้
‫ดังนั้นเราจะเขียนบันทึกตัวเองเล็กน้อยเนื่องจากแบบจำลองของเราได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับรูปภาพในรูปแบบของชุดงานหลายสิบชุด
‫เพื่อทำการทำนายผลการทดสอบข้อมูล
‫เราจะต้องทำให้มันอยู่ในรูปแบบเดียวกัน
‫ดังนั้นถ้าเรากลับมาที่กราฟิกและประเด็นสำคัญของเรา ฉันจำได้ว่าฉันพูดเสมอว่าเรากำลังมุ่งความสนใจไปที่ข้อมูลที่ป้อน
‫เพื่อให้ข้อมูลของเราอยู่ในรูปแบบที่ถูกต้องสำหรับอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องแล้วตรวจสอบให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ถูกต้อง
‫นี่คือสิ่งที่เรามุ่งเน้นในการเริ่มต้น
‫สิ่งนี้ได้ดำเนินการไปแล้วสำหรับเราในวงกว้าง
‫เมื่อเราเจาะลึกลงไป เมื่อคุณเข้าสู่โครงการต่อๆ ไป คุณอาจต้องการเริ่มเจาะลึกลงไปในเรื่องนี้
‫แต่สำหรับตอนนี้และสำหรับโครงการแรกของคุณอย่างที่เรากำลังทำอยู่ คุณจะต้องมุ่งเน้นไปที่ปัจจัยการผลิตและผลลัพธ์
‫เกร็ดเล็กๆ น้อยๆ ที่นี่คือ อีกครั้ง ฟังก์ชันของเรามีประโยชน์แล้ว
‫โชคดีที่เราสร้างชุดข้อมูลไว้ก่อนหน้านี้ ซึ่งสามารถดึงรายชื่อไฟล์เป็นอินพุตได้
‫หากคุณจำไม่ได้ ให้กลับไปที่ที่เราสร้างชุดข้อมูลและแปลงเป็นชุดข้อมูลเทนเซอร์
‫แล้วเราต้องทำขั้นตอนอะไรบ้างในการทำนายข้อมูลการทดสอบ?
‫มาเขียนสิ่งเหล่านั้นเพื่อคาดการณ์ข้อมูลการทดสอบกัน
‫ทีนี้ นี่คือสิ่งที่ผมทำกับโปรเจ็กต์หลายๆ อย่างของผม แค่คุยกับตัวเอง คุยกับตัวเองให้จบ
‫เทคนิคการเลี้ยงลูกยาง
‫เพื่อรับชื่อไฟล์ภาพทดสอบ
‫นั่นจะเกี่ยวข้องกับเราในการเขียนรายการความเข้าใจเพียงเล็กน้อยเหมือนที่เราเคยทำมาก่อน
‫ในการเข้าถึงการทดสอบ ให้อ่านไฟล์ทั้งหมดที่นี่และบันทึกชื่อไฟล์ลงในรายการบางประเภท
‫ใช่ เราสามารถทำได้
‫จากนั้นเราต้องแปลงชื่อไฟล์เป็นชุดข้อมูลทดสอบโดยใช้สร้างชุดข้อมูล
‫และการตั้งค่า
‫ข้อมูลการทดสอบ
‫จำได้ไหมว่าเราสร้างพารามิเตอร์เพื่อสร้างชุดข้อมูลได้อย่างไร
‫ถ้าคุณทำไม่ได้ก็ไม่เป็นไร
‫เราจะเห็นพารามิเตอร์ที่สองเป็นจริงเพราะเหตุใด
‫ข้อมูลการทดสอบของเราแตกต่างจากข้อมูลการฝึกอบรมอย่างไร
‫ไม่มีป้ายกำกับที่มีข้อมูลการทดสอบ
‫ดังนั้น เนื่องจากข้อมูลการทดสอบไม่มีป้ายกำกับ และสุดท้ายเราก็ทำการคาดคะเน ซึ่งเป็นอาร์เรย์การคาดคะเนโดยส่งชุดข้อมูลการทดสอบไปยังการคาดการณ์
‫วิธีการเรียกแบบจำลองของเรา
‫แอ่ว!
‫เรามีสามขั้นตอนที่นั่น
‫แต่เราสามารถทำได้
‫เราสามารถจัดการกับพวกเขาทีละคน
‫เรามาเริ่มกันที่อันแรกกันเลยดีไหม?
‫นั่นค่อนข้างสมเหตุสมผล
‫โหลดชื่อไฟล์ภาพทดสอบ
‫เราจะทำอะไรได้บ้าง?
‫เราสามารถไปทดสอบชื่อไฟล์ได้
‫ดีและเรียบง่ายเท่ากับ
‫ที่จริงแล้ว คุณอาจตั้งค่าเส้นทางการทดสอบ
‫เราจะทำอย่างนั้นได้อย่างไร?
‫เส้นทางการทดสอบเท่ากับ
‫และเราจะคัดลอกไว้ที่นี่เพื่อช่วยเราเขียนมันออกมาสองครั้ง
‫คัดลอกเส้นทาง
‫นั่นเป็นเคล็ดลับที่มีประโยชน์เล็กน้อย
‫คุณสามารถทำได้
‫คุณสามารถวาง
‫เราไม่ต้องการเนื้อหา
‫เราสามารถเก็บมันไว้ที่นั่นได้ถ้าต้องการ แต่ฉันจะถอดมันออก
‫มันจึงสอดคล้องกับเส้นทางอื่นๆ ที่เรามี
‫และผมจะใส่อันนี้ไว้ตรงนี้
‫นั่นคือเส้นทางของฉันไปยังโฟลเดอร์ทดสอบ
‫ตอนนี้เราจะไปสร้างรายการเล็กน้อย
‫ความเข้าใจเท่ากับเส้นทางการทดสอบบวกชื่อไฟล์ชื่อ f สำหรับชื่อ f ใน o's dot list dir
‫เส้นทางการทดสอบ
‫ตอนนี้เราเคยเห็นสิ่งนี้มาก่อนแล้วเมื่อสร้างชื่อไฟล์การฝึกขึ้นใหม่ แต่ให้เตือนตัวเองว่ากำลังทำอะไรอยู่
‫ดังนั้น dot lister ของ O ก็แค่ผ่านหรือไดเร็กทอรีนี้
‫นั่นคือสิ่งที่มันสั้นสำหรับ
‫มันก็แค่พูดว่า เฮ้ Python เอาชื่อไฟล์ทั้งหมดในโฟลเดอร์นี้มาให้ฉัน จากนั้นเรากำลังสร้างรายการที่ผนวกพาธทดสอบ
‫ซึ่งก็คือนี่หรือรวมพาธทดสอบเข้าด้วยกัน บวกกับชื่อไฟล์ทุกชื่อเข้าไปด้วย
‫โฟลเดอร์ทดสอบ
‫มาดูกันเลย
‫หากมีข้อสงสัยให้เรียกใช้รหัส
‫มหัศจรรย์.
‫ตอนนี้เราได้ชื่อไฟล์สำหรับข้อมูลการทดสอบแล้ว
‫เราสามารถถอดมันออกได้
‫ออกอีโมจิติ๊กสีเขียว
‫สมุดบันทึกนี้จะเต็มไปด้วยพวกเขาในตอนท้าย
‫เอาล่ะตอนนี้เราได้มันแล้ว
‫ขั้นตอนต่อไปของเราคืออะไร?
‫แปลงชื่อไฟล์เป็นชุดข้อมูลทดสอบโดยใช้สร้างชุดข้อมูล
‫โอ้ ฉันบอกว่าเดทที่นั่น
‫ที่ไม่ถูกต้อง
‫เราจะไปที่นั่น.
‫แก้ไขมันขึ้น
‫ก่อนอื่น เรามาตรวจสอบชื่อไฟล์ทดสอบของเรากันก่อนดีกว่า ดูว่าเรามีรูปภาพกี่รูป
‫10,357.
‫มหัศจรรย์.
‫ดังนั้นการสร้างชุดข้อมูลจึงค่อนข้างง่าย
‫เราก็แค่นำหน้าที่ของเราเข้ามา
‫เราไปทดสอบข้อมูล
‫เราจะเขียนความคิดเห็นที่นี่ก่อนที่เราจะเริ่มต้น
‫ดังนั้นสร้างข้อมูลการทดสอบ
‫แบทช์
‫และเรากำลังจะไปสร้างชุดข้อมูล
‫โอ้ มันรู้ว่าเรากำลังพูดถึงอะไร จากนั้นเราจะส่งต่อชื่อไฟล์ทดสอบ
‫และเราจะเห็นว่ามีระนาบข้อมูลทดสอบของเราด้วย
‫ดังนั้นเราจึงไปทดสอบข้อมูลเท่ากับจริง
‫และเราจะดำเนินการนั้น
‫มหัศจรรย์.
‫เราพิมพ์ออกมาเล็กน้อยว่าสร้างชุดข้อมูลทดสอบ
‫ฟังก์ชั่นที่ยอดเยี่ยมที่เราเขียน
‫ขึ้นมาที่นี่แล้วมาดูกันอีกครั้ง
‫เปลี่ยนข้อมูลของเราให้เป็นแบทช์
‫ดังนั้นเราจึงมีฟังก์ชันสร้างชุดข้อมูลหรือสร้างชุดข้อมูล
‫แล้วถ้ามันเป็นข้อมูลทดสอบล่ะ ซึ่งก็คือ มันพิมพ์คำสั่งเล็กๆ น้อยๆ
‫นี้ออกมา แล้วมันก็บอกว่า เฮ้ เปลี่ยนชื่อไฟล์ของเราให้เป็น tense แล้วใช้จากสิบส่วนมาแปลงเป็นชุดข้อมูลเทนเซอร์
‫สร้างชุดข้อมูลโดยการแมปฟังก์ชันอิมเมจกระบวนการ
‫โปรดจำไว้ว่า เราไม่ส่งป้ายกำกับรูปภาพไปยังชุดข้อมูลทดสอบ เนื่องจากไม่มีป้ายกำกับสำหรับชุดข้อมูลทดสอบ
‫ดังนั้นเราจึงประมวลผลภาพของเราเหมือนกับที่เราทำกับข้อมูลการฝึก แล้วแปลงเป็นชุด
‫ในกรณีของเรา เป็นชุดที่มีขนาด 32 เพื่อให้สามารถคำนวณได้อย่างรวดเร็วด้วย GPU ของเรา
‫เลยกลับมาที่ที่เราเคยอยู่
‫นั่นคือสิ่งที่เรามี
‫และถ้าเราไปทดสอบข้อมูล
‫มันเป็นชุดข้อมูลรูปร่างที่ไม่ดี
‫ดังนั้นจึงไม่มีป้ายกำกับที่นี่
‫นี่เป็นเพียงรูปภาพขนาด 2 ถึง 4 คูณ 2 ถึง 4 คูณสามสำหรับช่องสีของประเภท TensorFlow float
‫สวยมาก.
‫เราได้ข้อมูลการทดสอบในรูปแบบของเทนเซอร์แบทช์
‫นั่นคือสิ่งที่เรากำลังตามหา
‫และตอนนี้ ตอนจบ เราสามารถมาที่นี่ ดูว่าการเขียนฟังก์ชันของเราเริ่มต้นมีประโยชน์อย่างไรช่วยเราได้
‫เราได้สร้างแบบจำลองแบบฟอร์ม เราได้สร้างชุดข้อมูลใน Hit เดียว
‫ตอนนี้เราจะสร้างอาร์เรย์การทำนาย
‫แล้วเราจะทำได้อย่างไร?
‫ทำการคาดคะเนในชุดข้อมูลทดสอบโดยใช้ตัวแบบสมบูรณ์ที่โหลด
‫ไม่เป็นไร.
‫ดังนั้นทดสอบการคาดการณ์
‫เท่ากับโหลดเต็มดอททำนาย
‫ข้อมูลการทดสอบ
‫เราจะตั้งค่านี้เป็นสี่คันธนูเท่ากับหนึ่ง
‫ยอดเยี่ยม.
‫ตอนนี้ฉันต้องเตือนคุณว่านี่จะใช้เวลานานพอสมควร
‫เหตุผลก็คือเพราะเรามาจดบันทึกย่อที่นี่ก่อนที่เราจะเรียกใช้บันทึกเซลล์นี้
‫แม้ว่าเราจะใช้ซีพียู
‫มันเหมือนกับการฝึกรุ่นโทรศัพท์ของเรา
‫ดังนั้นการทำนายบนแบบจำลองทั้งหมดของเราและส่งต่อ
‫ชุดข้อมูลการทดสอบจะใช้เวลานานในการรัน
‫แล้วมันจะเป็นประมาณหนึ่งชั่วโมง
‫เราจะไปกันประมาณหนึ่งชั่วโมง
‫นั่นคือสิ่งที่ฉันพบอยู่แล้ว
‫เหตุผลเป็นเพราะเรามีภาพอีก 10,000 ภาพที่นี่
‫และสิ่งที่เราต้องทำคือรับโมเดลที่โหลดไว้สี่รุ่น
‫ดังนั้นรูปแบบทั้งหมดที่โมเดลเต็มโหลดของเราได้เรียนรู้ในชุดข้อมูลการฝึกอบรม
‫มันต้องผ่านกระบวนการเหล่านั้น
‫10,000 ภาพในชื่อไฟล์ทดสอบของเราหรือชุดข้อมูลทดสอบของเรา
‫แล้วทำการคาดคะเนตามรูปแบบที่พบในข้อมูลการทดสอบนั้น
‫เราจึงตั้งค่า verbose ให้เท่ากับ 1 เพื่อที่ว่าเมื่อเรารันสิ่งนี้ มันจะให้เวลาเราอีกขั้นในการอัปเดตเราเกี่ยวกับสิ่งที่เกิดขึ้น
‫เพื่อไม่ให้เป็นการเสียเวลา เรามาเริ่มกันเลยดีกว่า
‫และรอให้โหลดเสร็จ เราก็จะทำแบบเดิมอีกครั้ง
‫ทั้งหมดเร่งความเร็ววิดีโอเพื่อให้โหลดได้ทันทีสำหรับคุณ
‫ในความเป็นจริง จะใช้เวลาสักครู่เพื่อเรียกใช้เซลล์นี้
‫อันที่จริง ฉันต้องใช้เวลาสักครู่ในการดำเนินการเซลล์นี้
‫แต่ฉันทำเพื่อแสดงให้คุณเห็น
‫กำลังโหลด สร้างข้อความ ETA จากนั้นดำเนินการคาดการณ์ข้อมูลการทดสอบ
‫ดังนั้นเราจะรอสักครู่
‫นี่กำลังจะขึ้น
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ดังนั้น ETA ประมาณ 38 นาที
‫ต้องผ่าน 324 ชุด
‫นั่นก็เพราะว่าถ้าคุณไป 10,357 หารด้วย 32
‫มันจะปัดเศษขึ้นเป็น 324
‫นั่นคือที่มาของตัวเลขนั้น
‫ตกลง.
‫ดังนั้นฉันจะรอจนกว่าสิ่งนี้จะผ่านไป
‫คุณอาจต้องรอให้ผ่านเช่นกัน
‫คุณไม่จำเป็นต้องรอจริงๆ
‫ฉันจะกลับมาในอีกไม่กี่วินาที ฉันจะหยุดวิดีโอชั่วคราวที่นี่ และจะกลับมาในสาม
‫สอง หนึ่ง แล้วเราจะกลับมา
‫ตอนนี้ ฉันได้ไปทำสิ่งทะลึ่งเล็กน้อยที่นี่
‫อย่างที่คุณเห็น เราเหลือเวลาอีกประมาณหนึ่งชั่วโมง แต่ฉันคิดว่าคุณน่าจะให้ฉันนั่งรอตรงนี้ดีกว่า
‫จริง ๆ แล้วฉันก็เหมือนกับที่เชฟฝีมือดีทุกคนทำ
‫ฉันเตรียมอาหารไว้ก่อนหน้านี้แล้ว ดังนั้นฉันจึงผ่านขั้นตอนนี้ไปจริงๆ และรอจนครบหนึ่งชั่วโมงจึงจะเสร็จสิ้น
‫และตอนนี้คุณสามารถรอให้คุณผ่านไปได้
‫แต่ถ้าคุณต้องการดาวน์โหลด CSV ที่สร้างไว้ล่วงหน้าของการคาดคะเนการทดสอบ ฉันจะแนบข้อมูลนั้นไว้ในส่วนแหล่งข้อมูล เพื่อให้คุณไม่ต้องรอเป็นเวลาเต็มชั่วโมงเพื่อดำเนินการ
‫และตอนนี้ฉันน่าจะบอกคุณเรื่องนี้ก่อนจะวิ่ง แต่เป็นการดีที่แค่ทำให้เท้าเปียกแล้วคิดหาวิธีทำสิ่งต่างๆ
‫ที่ดีกว่านี้
‫หากเราต้องการบันทึกการคาดคะเนการทดสอบลงในไฟล์ CSV หลังจากที่ทำงานเสร็จ เพราะหากเรารอจนครบชั่วโมงกว่าจะผ่านไปได้
‫จากนั้นรันไทม์ของเราก็ถูกตัดการเชื่อมต่อและไม่สามารถบันทึกได้ นั่นค่อนข้างน่าผิดหวัง
‫สิ่งที่เราทำได้คือใช้ np บันทึกข้อความ ฟังก์ชันนี้ที่นี่เพื่อบันทึก
‫สิ่งนี้จะโหลด docstring ในขณะที่กำลังทำงานหรือไม่
‫ฉันไม่คิดว่ามันจะ
‫แต่สิ่งนี้จะทำอย่างไร เราลืมไปว่าอาร์เรย์สเปรดนี้
‫เอาเป็นว่าจบแค่นี้
‫ถ้าฉันเรียกใช้เซลล์นี้หลังจากนั้น มันจะบันทึกการคาดคะเนการทดสอบ
‫ดังนั้นอาร์เรย์ numpy นี้ ซึ่งเป็นอาร์เรย์การคาดการณ์ของไฟล์นี้เป็น CSV โดยมีค่าคั่นด้วยเครื่องหมายจุลภาคสี่
‫จุลภาค
‫และเมื่อบันทึกไว้แล้ว ก็จะปรากฏขึ้น
‫ในไฟล์ของเราในฐานะโปรดิวเซอร์ CSV เพราะนั่นคือชื่อไฟล์ที่เราตั้งไว้ จากนั้นเราจึงสามารถใช้ข้อความโหลด
‫NP เพื่อโหลดกลับเข้าไปใหม่ได้
‫แล้วเราจะทำอย่างไร?
‫แทนที่จะรอให้มันเสร็จ ฉันจะแสดงให้คุณเห็นในการดำเนินการ
‫นี่คือความน่าจะเป็นในการทำนายที่ฉันได้ทำในอดีตด้วยแบบจำลองที่สมบูรณ์
‫ดังนั้นฉันจะหยุดสิ่งนี้ มีเวลาเหลืออีกประมาณหนึ่งชั่วโมง
‫อีกครั้ง การประมาณของฉันจะใช้เวลาประมาณหนึ่งชั่วโมงไม่ถูกต้อง
‫แป้นพิมพ์จึงขัดจังหวะ
‫เราจะไปที่นั่น.
‫ดังนั้นเราจะไม่ดำเนินการนั้นเพราะฉันได้บันทึกไว้แล้วใน press array แต่ฉันจะเรียกใช้สิ่งนี้
‫สมมติว่าฉันเรียกใช้สิ่งนี้หลังจากเซลล์นี้เสร็จสิ้น
‫ดังนั้น ETA นี้จึงถึงศูนย์
‫ดังนั้นฉันจะโหลดอาร์เรย์นี้จากไฟล์ CSV
‫สวยงาม.
‫ทีนี้มาดูที่สิบอันดับแรกกัน
‫เราจะไปที่นั่น.
‫นี่คือความน่าจะเป็นที่คาดการณ์ได้ทั้งหมดสำหรับ 10,000 ภาพ
‫มาดูรูปร่างของการคาดคะเนการทดสอบกัน
‫10,357.
‫นั่นคือจำนวนภาพทดสอบที่เรามี
‫และแต่ละอันมีความน่าจะเป็นในการทำนายที่แตกต่างกัน 120 แบบ
‫ตอนนี้ เราเคยเห็นค่าเหล่านี้มาก่อนแล้ว
‫ดังนั้น จำไว้ว่า ฉันเพิ่งถ่ายไป ปล่อยให้มันทำงานตามขอบเขตของมัน บันทึก CSV ลงในไฟล์ที่ฉันได้ทำไปก่อนหน้านี้
‫ราวกับว่าเราทำอะไรบางอย่างก่อนหน้านี้แล้วฉันก็โหลดมันใหม่ที่นี่
‫หากรันไทม์ของฉันถูกตัดการเชื่อมต่อ ฉันต้องการให้ไฟล์นี้ถูกบันทึกไว้ในที่ที่ฉันสามารถเข้าถึงได้ในภายหลัง
‫แล้วภารกิจต่อไปของเราคืออะไร?
‫หากเราต้องการส่งอาร์เรย์การทำนายนี้ไปยัง Kaggle จะต้องมีลักษณะอย่างไร
‫ดังนั้นการส่งตัวอย่างจึงอยู่ที่นี่
‫โอ้ มีบางอย่างผิดพลาด
‫คุณกำลังปล่อยให้ข้อมูลของคุณ
‫ที่ไม่สนุกมาก
‫แต่โชคดีที่ฉันมีไฟล์นี้ใน dog vision
‫และก็เช่นเดียวกัน
‫ทั้งหมดที่ฉันทำคือฉันเพิ่งดาวน์โหลดและเปิดมันใน Google ชีต
‫ดังนั้นนี่คือสิ่งที่ดูเหมือน
‫นี่คือการส่งตัวอย่างที่เราจำเป็นต้องได้รับอาร์เรย์การคาดการณ์ของเราในลักษณะนี้
‫ดังนั้นคอลัมน์ ID และคอลัมน์สำหรับสุนัขแต่ละสายพันธุ์ และจากนั้นก็คาดการณ์ความน่าจะเป็นของพวกมัน
‫นั่นคือสิ่งที่เราจะดำเนินการในวิดีโอหน้า
‫เราจะได้รับอาร์เรย์ความน่าจะเป็นในการทำนายสำหรับการมองเห็นของสุนัข หรือเราจะกลับไปใช้รูปแบบการระบุสายพันธุ์สุนัข
‫Kaggle
‫ดังนั้นเราจะตั้งค่าเช่นนั้นเพื่อให้เราสามารถยื่นคำทำนายให้ Kaggle ได้