‫Chúng tôi có một mảng dự đoán, nhưng bây giờ chúng tôi cần lấy nó ở định dạng gửi Kaggle.
‫Vì vậy, đó là những gì chúng tôi sẽ hướng tới trong video này.
‫Chúng ta hãy tự làm cho mình một tiêu đề nhỏ để chuẩn bị dữ liệu thử nghiệm.
‫Đặt dự đoán cho Kaggle.
‫Và nếu chúng ta nhìn vào mẫu gửi, chúng ta biết chúng ta cần gì và chúng ta biết chúng ta cần một cột ID,
‫là ID tệp từ các hình ảnh thử nghiệm của chúng ta.
‫Chúng tôi biết chúng tôi cần các cột cho từng giống chó khác nhau và chúng tôi biết chúng tôi cần xác suất dự đoán, đó là những gì chúng
‫tôi có vào lúc này.
‫Chúng tôi có một mảng với tất cả các số này.
‫Về cơ bản, chúng ta chỉ cần thiết lập mảng xác suất dự đoán của mình thành một khung dữ liệu như thế này, xuất
‫nó dưới dạng CSV và sau đó tải nó lên Kaggle.
‫Vì vậy, chúng ta hãy viết nó ra.
‫Trên thực tế, chúng tôi sẽ đặt một liên kết nhỏ ở đây.
‫Những gì Cargill muốn.
‫Sự đánh giá.
‫Sao chép cái đó.
‫Đây chỉ là những gì mẫu gửi phải trông như thế nào.
‫Nhìn vào mẫu gửi Kaggle, chúng tôi thấy rằng.
‫Nó muốn các mô hình của chúng tôi.
‫Kết quả xác suất dự đoán trong.
‫DataFrame với một cột ID và một cột cho từng giống chó khác nhau.
‫Chà, nó không thực sự là một khung dữ liệu, nó là một CSV, nhưng chúng ta có thể hơi sai ở đó trong
‫cách diễn đạt.
‫Và chúng ta sẽ làm điều này như thế nào?
‫Hãy tự viết một số hướng dẫn.
‫Vì vậy, để lấy dữ liệu ở định dạng này.
‫Chà, đây là một minh chứng cho hình ảnh nhỏ yêu thích của chúng tôi ở đây về việc chuẩn bị đầu vào và đầu ra.
‫Vì vậy, bây giờ chúng tôi đã làm việc với các đầu vào.
‫Chúng tôi đã lưu và tải lại mô hình xe lửa của mình.
‫Bây giờ chúng tôi đang đưa ra một loạt các dự đoán mà chúng tôi đã dự đoán.
‫Chúng tôi đang chuẩn bị đầu ra, cụ thể nhất là chuẩn bị đầu ra cho Kaggle.
‫Chúng tôi sẽ tạo ra.
‫Khung dữ liệu gấu trúc với cột ID ID, cũng như cột cho từng giống chó.
‫Và sau đó, chúng tôi sẽ thêm dữ liệu vào cột ID bằng cách trích xuất ID hình ảnh thử nghiệm từ đường dẫn tệp của chúng.
‫Và sau đó chúng tôi sẽ thêm dữ liệu, xác suất dự đoán vào từng cột giống chó.
‫Và sau đó chúng tôi muốn xuất khung dữ liệu dưới dạng.
‫Một CSV để gửi nó cho Kaggle.
‫Đây là những gì chúng tôi đang theo đuổi.
‫Và xác suất bị sai chính tả.
‫Daniel chuẩn.
‫Lỗi đánh máy.
‫VUA Một số mùa thu nhỏ tốt đẹp dừng lại.
‫Được rồi.
‫Vì vậy, bước đầu tiên, chúng ta hãy đi qua và tạo khung dữ liệu gấu trúc.
‫Chúng tôi đã có kinh nghiệm về cách này trong phần gấu trúc với các cột trống.
‫Vì vậy, chúng ta sẽ đi spread DF bằng khung dữ liệu PD.
‫Vì vậy, chỉ một danh pháp tiêu chuẩn cho khung dữ liệu dự đoán sẽ lan truyền DF Dự
‫đoán khung dữ liệu hoặc các cột khung dữ liệu dự đoán sẽ bằng ID.
‫Thêm.
‫Chúng tôi cần một chuyên mục cho từng giống chó khác nhau.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ liệt kê một danh sách các giống chó độc đáo.
‫Và tôi chỉ muốn cho bạn thấy danh sách các giống chó độc đáo trông như thế nào.
‫Liệt kê các giống chó độc đáo.
‫Vậy là xong.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi đã thêm ID vào đó.
‫Hãy cho rằng một khoảng.
‫Tôi muốn nói, rất tiếc.
‫Kích hoạt hạnh phúc một lần nữa.
‫Thêm.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫ID cộng với danh sách các giống duy nhất.
‫Đó là một số tên cột cho chúng tôi.
‫Chúng tôi sẽ nhận xét điều đó và chúng tôi sẽ kiểm tra phần đầu của Preds DF của chúng tôi có nên để trống chỉ với một
‫loạt tên cột.
‫Đó là những gì chúng tôi muốn ID và tất cả các giống chó độc nhất của chúng tôi theo thứ tự.
‫Chúng tôi đã làm điều này.
‫Vì vậy, hãy đưa vào một số biểu tượng cảm xúc.
‫Được rồi.
‫Thêm dữ liệu vào cột ID bằng cách trích xuất ID hình ảnh thử nghiệm từ đường dẫn tệp của chúng.
‫Tôi tin rằng chúng tôi đã làm được điều đó.
‫Nhưng những gì chúng ta có thể làm là làm lại.
‫Tên tệp thử nghiệm.
‫Nhưng cách chúng ta có thể nhận được ID là bằng cách.
‫Chúng tôi muốn giải nén điều này ra.
‫Vì vậy, chúng tôi có thể làm một chút regex ưa thích về điều này.
‫Nhưng tôi sẽ chỉ cho bạn một cách khác.
‫Nối ID hình ảnh thử nghiệm vào khung dữ liệu dự đoán.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn đi con đường thử nghiệm.
‫Chúng ta đã tạo đường dẫn thử nghiệm chưa?
‫Chúng tôi đã làm.
‫Được rồi, tuyệt vời.
‫Vì vậy, hãy lấy ID thử nghiệm.
‫Vì vậy, đây chỉ là đường dẫn đến tệp thử nghiệm của chúng tôi và các ID thử nghiệm sẽ bằng.
‫Một danh sách hiểu về đường chấm của O.
‫Và sau đó nó là gì?
‫Tách văn bản.
‫Tôi sẽ cho bạn thấy điều này sẽ làm được gì sau một giây.
‫Tách văn bản và cho đường dẫn trong đường dẫn thử nghiệm dir danh sách chấm của o.
‫Điều đó phải chính xác.
‫Tôi có thể cho bạn xem một ví dụ như thế nào?
‫Được chứ.
‫Dừng đường dẫn, tách văn bản.
‫Chúng tôi muốn lấy tên tệp thử nghiệm.
‫Số không.
‫Chà, công việc này.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, nó tách ra phần nhỏ cuối cùng của con đường, nhưng chúng tôi chỉ muốn điều này.
‫Vì vậy, đó là lý do tại sao chúng ta phải làm điều đó chỉ cho đường dẫn thử nghiệm.
‫Vì vậy, chúng tôi muốn chỉ đi qua thư mục thử nghiệm này.
‫Bây giờ, nó sẽ không xuất hiện ở đây, phải không?
‫Bởi vì có rất nhiều hình ảnh trong đó sẽ mất nhiều thời gian để tải.
‫Và CoLab, bạn sẽ phải tin tưởng tôi với những gì nó làm được.
‫Chúng ta hãy xem nó trong hành động nào.
‫ID thử nghiệm.
‫Điều này sẽ hoạt động?
‫Nếu nghi ngờ, hãy chạy mã.
‫Được rồi.
‫Trên thực tế, chúng tôi không cần bit JPEG.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi sẽ phải làm, chúng tôi chỉ muốn phần tử đầu tiên của mỗi phần tử này.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ phải đặt một chỉ số nhỏ ở đó.
‫Và chúng ta hãy xem điều này làm gì.
‫Đó là những gì chúng tôi đang theo đuổi.
‫ID thử nghiệm.
‫Tôi không muốn có một bản in lớn ở đó.
‫Vì vậy, những gì tôi sẽ làm là chỉ cần nhấn.
‫DF Vì vậy, tôi đang lấy khung dữ liệu của mình từ đây.
‫Tôi sẽ tạo một cột ID với các ID thử nghiệm.
‫Vì vậy, chỉ cần lấy cái đó và đặt cái đó ở đó, một chút quá mức cần thiết sẽ chạy ô này ba lần.
‫Nhưng đó là tất cả các quyền.
‫Hãy kiểm tra người đứng đầu DF của chúng tôi, như chúng tôi thường làm khi chúng tôi thao tác dữ liệu của mình.
‫Được chứ.
‫Vì vậy, chúng tôi có một số ý tưởng trong đó.
‫Bây giờ chúng ta chỉ cần thêm tất cả các xác suất dự đoán của chúng ta cho từng giống chó.
‫Bây giờ, chúng ta có thể làm điều đó như thế nào?
‫Hmm?
‫Tôi muốn bạn suy nghĩ về điều này trong một giây.
‫Những gì chúng ta có?
‫Chúng tôi có các dự đoán thử nghiệm, là một loạt các dự đoán, xác suất và.
‫Những gì chúng ta có?
‫Đó là danh sách các giống chó khác nhau.
‫Chúng tôi có những bím tóc độc đáo.
‫Tất nhiên là có.
‫Vì vậy, hãy thêm các xác suất dự đoán.
‫Điều này đang trở nên thú vị.
‫Chúng tôi đang tiến rất gần đến việc có thể gửi mô hình học tập sâu, hoàn chỉnh đầu tiên của mình cho Kaggle.
‫Chúng tôi đã làm từ đầu đến chân, toàn bộ quá trình, toàn bộ quá trình, vì vậy bạn không thể biết tôi đang bơm.
‫Vì vậy, đây sẽ là đánh giá df bề rộng của tất cả các giống duy nhất, vì vậy tất cả các cột giống.
‫Và sau đó chúng tôi muốn chỉ thiết lập điều đó.
‫Hãy xem điều này dễ dàng như thế nào để kiểm tra các dự đoán trải rộng đầu chấm df.
‫Và chúng tôi đã hoàn thành.
‫Thưa quý vị, hãy thử xem.
‫Chúng tôi sẽ so sánh điều đó với bản gửi mẫu.
‫Tất nhiên, điều này còn kéo dài hơn nữa.
‫Nhưng của chúng tôi đang sử dụng mô hình mà chúng tôi đã xây dựng.
‫Các con số sẽ khác nhau, nhưng không sao cả.
‫Bây giờ hãy xuất nó sang CSV để chúng tôi có thể gửi nó cho Kaggle.
‫Làm cách nào để chúng tôi xuất khung dữ liệu gấu trúc sang csv?
‫Chúng tôi sử dụng CSV.
‫Tất nhiên chúng tôi muốn lái xe của tôi.
‫Tôi sẽ đi đến tầm nhìn của chó và tôi sẽ tiết kiệm nó vì có thể các dự đoán mô hình mùa thu nộp một CC hoặc có thể chúng tôi
‫sẽ tự kể về trận chiến của mình. mạng lưới.
‫Cách để.
‫Chấm csv và chúng tôi không muốn lập chỉ mục.
‫Vì vậy, chỉ số bằng false.
‫Chúng tôi sẽ đến đây.
‫Chúng tôi sẽ chỉ viết những gì chúng tôi đang làm.
‫Lưu khung dữ liệu dự đoán của chúng tôi để xem chúng tôi v để gửi cho Kaggle.
‫Điều này sẽ tiết kiệm?
‫Ngón tay bắt chéo.
‫Có, tất nhiên nó sẽ.
‫Bây giờ, chúng ta hãy xem xét ở đây.
‫Trong các tập tin của chúng tôi.
‫Ồ, có lẽ chúng ta đã trục trặc.
‫Chúng tôi vừa lưu một CSV ở đó.
‫Có lẽ các phòng thí nghiệm xe hơi đã đánh mất âm mưu của chúng ta.
‫Hãy cho tôi một chút thời gian để cửa sổ phòng thí nghiệm ô tô của tôi tải lại và tôi sẽ quay lại khi tôi có quyền truy cập vào thư mục này.
‫Được chứ.
‫Tôi đã trở lại.
‫Rất tiếc về sự gián đoạn nhỏ trong chương trình phát sóng.
‫Có vẻ như cửa sổ phòng thí nghiệm của tôi đã quyết định mở thư mục thử nghiệm bởi vì tôi quyết định mở thư mục thử nghiệm và tôi cần đóng
‫nó và tôi có thể phải tạm dừng nó một lần nữa.
‫1/2.
‫Được rồi.
‫Quá tam ba bận.
‫Chúng tôi đã trở lại.
‫Vì vậy, hãy hết sức cẩn thận với các thư mục mà bạn mở trong cửa sổ cộng tác của mình.
‫Nếu chúng có đầy đủ dữ liệu, a. k. hơn 10.000 hình ảnh, nó sẽ đóng băng sổ ghi chép colab của bạn.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Đối với các dự đoán mô hình.
‫Chà, chúng ta thực sự không thể nhìn thấy toàn bộ mọi thứ ở đó.
‫Ồ, xong rồi.
‫Và đó chỉ là tệp CSV của chúng tôi ở đó.
‫Vì vậy, nếu chúng tôi muốn, chúng tôi có thể tải xuống những gì chúng tôi muốn.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ chỉ đợi cho đến khi điều đó đi qua.
‫Tôi sẽ tăng tốc video của mình cho đến khi video này được tải xuống đầy đủ.
‫Được rồi.
‫Vì vậy, điều này được tải xuống đầy đủ.
‫Tất cả những gì tôi làm chỉ là nhấp vào tải xuống và sau đó đợi nó chạy.
‫Mất khoảng một phút hoặc lâu hơn, không quá lâu.
‫Đây là khoảng 30 megabyte csv.
‫Nếu chúng tôi đến thư mục tải xuống của tôi.
‫Nếu chúng ta đến đây.
‫Vâng, khoảng 30 megabyte ESV, tức là 10.000 dự đoán.
‫Bây giờ chúng tôi đã có điều đó.
‫Hãy đến Kaggle và chúng ta có thể nộp hồ sơ muộn vì cuộc thi này đã kết thúc.
‫Bạn có thể thấy quá khứ của tôi đã thắng ở đó năm ngày trước.
‫Vì vậy, chúng ta hãy tải lên.
‫Tôi muốn cho bạn thấy rằng điều này hiệu quả.
‫Mở.
‫Tôi chỉ chọn CSV mà chúng tôi vừa tải xuống.
‫Nó sẽ đi qua.
‫Mô tả ngắn gọn bài nộp của bạn.
‫Hãy chuyển sang học tập.
‫Đó là những gì chúng tôi gọi nó, bởi vì đó là những gì chúng tôi đã sử dụng để chuyển học net di động.
‫Họ cũng vậy?
‫Tầm nhìn con chó, em bé.
‫Và sau đó chúng tôi sẽ gửi và nó sẽ cho điểm.
‫Bây giờ có một cái gì đó với điều này.
‫Ồ 20.
‫Vì vậy, đó sẽ là mục tiêu của chúng tôi là đánh bại cái này trên cái tiếp theo.
‫Và nếu chúng ta quay trở lại bảng xếp hạng.
‫Xem nơi chúng tôi xuất hiện.
‫Chúng tôi có thể sẽ thấy điểm số của bảng xếp hạng công khai là 0.
‫Hừ!
‫Tôi rất nghi ngờ về bất kỳ cuộc thi nào mà mọi người có số điểm bằng không.
‫Vì vậy, những gì bạn thực sự có thể tìm ra là bạn có thể thực sự đánh hoặc thực sự hack điểm ở đây.
‫Vì vậy, đừng quá lo lắng về việc nộp hồ sơ trễ hạn đến đây.
‫Mục tiêu tiếp theo của bạn chỉ là giảm điểm số của chính bạn.
‫Và nếu bạn muốn CSV gửi ví dụ của tôi, tôi sẽ chỉ liên kết điều này trong phần kết quả.
‫Bạn có thể sẽ nhận được cùng số điểm như tôi.
‫Bước tiếp theo của chúng tôi.
‫Trong dự án này.
‫Nếu chúng tôi tiếp tục mở rộng nó và thử một mô hình mới sẽ đánh bại điểm số ban đầu của chúng tôi hơn là
‫chú ý đến bảng xếp hạng.
‫Ngay lập tức là tập trung vào thời điểm bạn mới bắt đầu đánh bại điểm số của chính mình.
‫Vì vậy, bây giờ chúng ta đã thấy làm thế nào để đưa ra dự đoán đầy đủ cho cuộc thi Kaggle.
‫Nhưng đó không phải là trọng tâm ban đầu của chúng tôi.
‫Vâng, nó giống như vậy.
‫Tôi đã nói dối ngay trở lại đầu trang.
‫Cuốn sổ này được gọi là gì?
‫Dog Vision.
‫Vì vậy, vấn đề của chúng ta là xác định giống chó với hình ảnh một con chó.
‫Khi tôi ngồi ở quán cà phê và chụp ảnh một con chó, tôi muốn biết nó là giống chó gì.
‫Vì thế.
‫Có thể bạn muốn đưa ra dự đoán trên các hình ảnh tùy chỉnh của riêng mình.
‫Vì vậy, thay vì chỉ là những hình ảnh mà Kaggle đã cung cấp cho chúng ta trong một bộ thử nghiệm và huấn luyện, điều gì sẽ xảy ra nếu bạn có một
‫số hình ảnh về chú chó của chính mình?
‫Tình cờ tôi có hoặc một con chó mà bạn nhìn thấy ở quán cà phê trông rất dễ thương và xinh xắn và bạn muốn biết
‫nó là giống chó gì.
‫Vì vậy, bạn đã chụp một bức ảnh và bạn quay lại mô hình máy học của mình và cuốn sổ này và bạn giống
‫như, tôi muốn xem giống chó nào đang sử dụng mô hình của tôi.
‫Vâng, chúng ta hãy xem cách thực hiện điều đó trong video tiếp theo.
‫Đưa ra dự đoán trên hình ảnh tùy chỉnh.