‫Oke.
‫Het meest opwindende deel van hondenvisie, de reden waarom we dit in de eerste plaats hebben gebouwd,
‫het is zo als ik in een café zit, wanneer je in een café zit en
‫je een foto maakt van een aardige hond en je komt terug hier en u wilt controleren welk hondenras dat was, u kunt
‫dus een klein gedeelte maken met voorspellingen over aangepaste afbeeldingen.
‫En dit is gewoon een andere versie van het verwerken van onze invoer, deze doorgeven aan ons machine learning-algoritme en vervolgens de uitvoer verifiëren wanneer
‫we voor het eerst beginnen met machine learning, wanneer we voor het eerst beginnen met diep leren,
‫dit is waar we ons op richten .
‫Wat zijn onze inputs, wat zijn onze outputs, hoe kunnen we een bestaand machine learning-algoritme
‫gebruiken, dat we deze twee al moeten uitzoeken?
‫Dus laten we hierheen gaan.
‫En wat hebben we nodig om voorspellingen te doen over aangepaste afbeeldingen?
‫Nou, eigenlijk, laat me je eerst de aangepaste afbeeldingen laten zien.
‫Dus ik heb.
‫Drie hondenfoto's hier.
‫Daar is mijn klaproos, die hebben we eerder gezien, die zevenbel staat eigenlijk op de achtergrond, zou ons model een beetje
‫in de war kunnen brengen.
‫Er is nog een foto van baby Bella toen ze nog zo klein was.
‫Ze is nu een stuk groter dan dat.
‫En er is een recente foto van Bella zittend op een van onze banken, gewoon aan het chillen, starend naar de
‫camera met die grote bruine ogen.
‫Dit is mooi aan het werken aan een diepgaand leerproject dat werkt met honden, je moet
‫naar foto's van honden kijken, dus pak de valpaden.
‫We moeten de verre delen van onze eigen afbeeldingen krijgen of eigenlijk zijn mijn foto's momenteel lokaal opgeslagen, dus mogelijk moeten
‫we ze hier uploaden.
‫Wat ik eigenlijk ga doen, is een nieuwe map maken.
‫Terwijl ik deze afbeeldingen upload, wil ik dat je nadenkt over wat we moeten doen met de invoer
‫van ons machine learning-model?
‫Mijn.
‫Hond.
‫Foto's.
‫Wat is het belangrijkste bij het voorbereiden van onze input?
‫Als je zou zeggen dat we ze naar getallen moeten converteren, zou je gelijk hebben, en als
‫je zou zeggen dat we ze moeten converteren naar hetzelfde type gegevens waarop ons machine learning-model is getraind, zou je ook
‫gelijk hebben.
‫Verander de bestandsdelen in databatches met.
‫Creëer oh, dit is waar onze functie weer in het spel komt, databatches maken.
‫Ja.
‫En aangezien onze aangepaste afbeeldingen geen labels hebben, proberen we daar achter te komen.
‫We stellen de testgegevensparameter in op true.
‫En toen hebben we de aangepaste afbeeldingsgegevens teruggegeven aan onze modellen.
‫Voorspellen.
‫Methode.
‫En dan moeten we de voorspellingsoutputkansen converteren naar voorspellingsniveaus, zodat ze iets worden dat we kunnen
‫begrijpen en dan de voorspelde niveaus vergelijken met de aangepaste afbeeldingen.
‫Dat is een beetje een uitdaging, maar het is niets dat we eerder hebben gezien.
‫Het lijkt veel, maar we gaan het schrappen.
‫Dus laten we de aangepaste afbeeldingsbestandsdelen krijgen.
‫We zullen het aangepaste pad instellen.
‫En dat hebben we gewoon gedaan.
‫Dus dat wordt mijn drive dog vision-diavoorstellingen bij mijn hondenfoto's.
‫Dat is waar ik zojuist drie van mijn eigen hondenfoto's heb geüpload, dus misschien wil je je eigen hondenfoto's uploaden om te horen
‫of je er een hebt.
‫Ik hoop dat je dat doet.
‫En dan gaan we hier, we gaan naar een aangepaste afbeelding.
‫Paden staat weer gelijk aan iets minder begrip.
‫Plus F-naam, bestand, naam voor F-naam in onze lijst.
‫Dit is dus de gouden standaard voor wat je doet met je machine learning-model als je het eenmaal
‫hebt getraind.
‫Het is één ding om het te gebruiken op gegevens die u hebt gekregen, maar wat we nu doen, is het gebruiken op onze
‫eigen aangepaste gegevens.
‫Oh nee.
‫Daar gaan we.
‫Dus we zouden een aantal aangepaste afbeeldingspaden moeten hebben en wat ik zei, dit is toch een gouden standaard voor machine learning
‫en diep leren is zien hoe je model.
‫Ik kan nu niet eens typen.
‫Hm.
‫Nou, waarom werkt dit niet?
‫Voor als F-naam in.
‫Hondenvisie, aangepast pad.
‫Plus F negen voor F-naam OS.
‫Waarom is deze werkorder niet nadat ik deze opnieuw moet uitvoeren?
‫Lege lijst.
‫Hm.
‫Altijd, tenminste.
‫Aangepast pad.
‫Heb ik daar geen hondenfoto's geüpload?
‫Dat is waarom het niet klassiek werkt, laten we mijn hondenfoto's uploaden, werd afgeleid door te praten met opgewonden Oben
‫dat.
‫Dus dit gaat uploaden zou niet te lang moeten duren, want het zijn maar drie foto's als je meer gegevens
‫gebruikt.
‫Ik vind waarschijnlijk een andere manier.
‫Daar gaan we.
‫Nu komen we hier terug, dit zou moeten werken.
‫Vingers gekruist, en het doet.
‫Wat moeten we nu doen?
‫Welnu, we moeten gegevensbatches maken, dus dit is wat we kunnen doen, aangepaste afbeeldingen omzetten in batchgegevenssets.
‫Dus we gaan aangepaste gegevens gelijk aan het maken van gegevensbatches.
‫Dit is onze vertrouwde kleine functie die we vele manen geleden hebben geschreven, maar zoals ik al zei, het zal op een dag
‫van pas komen.
‫Aangepaste afbeeldingspaden zullen dat daar doorgeven.
‫En dan zullen we de aangepaste gegevens bekijken, allemaal onthouden, omdat dit geen labels heeft, moeten we het
‫doorgeven alsof het erflater is.
‫Daar gaan we, dat is de dataset van de vormen.
‫Daar gaan we, beelden twee tot vier bij twee tot vier bij drie in de vorm van twee vluchten.
‫Onze aangepaste afbeeldingen zijn intensief, zodat we voorspellingen kunnen doen over de aangepaste gegevens.
‫Hoe doen we een voorspelling met ons model?
‫Aangepaste parades geladen, volledig model.
‫Voorspel niet.
‫Aangepaste gegevens, ja, alstublieft.
‫We zullen de aangepaste threads bekijken, kun je raden welke vorm dit zal zijn?
‫Dat hebben we eerder gezien.
‫We krijgen het warm, we worden hier warm.
‫Aangepaste threads, ja, drie afbeeldingen, dus we hebben honderdtwintig voorspellingskansen voor
‫elk.
‫En wat moeten we nu doen?
‫Dus nu hebben we een voorspelling van, oké, laten we ze omzetten in labels en dan de labels vergelijken
‫met elke afbeelding.
‫Dus ontvang aangepaste afbeeldingsvoorspellingslabels.
‫En we hebben een man die gepersonaliseerde Fred-labels evenaart.
‫We gaan het Fred-label geweldig halen, het aangepaste Fred's doorgeven.
‫Ik voor I in het bereik van Lenn aangepaste parades nu is dit slechts een beetje begrip om het voorspellingslabel van de aangepaste Fred I
‫te krijgen voor de lengte van het bereik, aangepast rood, dus voor elk krijg je de Red Label aangepaste rode labels.
‫Oh, we gaan het proberen, dus nu moeten we de aangepaste afbeeldingen krijgen, a. k. A. ongebakken yafai.
‫Oh weet, onze onterechte functie werkt niet omdat we geen labels hebben.
‫Dat is een klein weetje dat we waarschijnlijk later onze eigen reeks vuurfuncties zouden kunnen verbeteren.
‫Maar voor nu krijgen we de aangepaste afbeeldingen.
‫Onze eigen batch met hoge functies zal niet werken omdat er geen labels zijn.
‫Misschien kunnen we dit later oplossen omdat we goed bezig zijn.
‫We willen niet beginnen als we het warm hebben.
‫We willen niet stoppen.
‫Hondenvisie komt tot leven.
‫We zijn als een gekke wetenschapper.
‫Ze zijn samen aan het hacken.
‫We zijn zo radeloos uit het café naar huis gegaan dat we een leermodel voor de hele dag hebben gebouwd om
‫ons te helpen erachter te komen welke honden we controleren op afbeeldingen en aangepaste gegevens.
‫We hoeven het alleen nog maar uit te pakken.
‫Dus we gaan terug.
‫Dus onthoud dat dit onze gegevens terugbrengt tot alleen afbeeldingen en tot iets dat we kunnen herhalen
‫omdat we geen hoge iterator gebruiken.
‫Dus aangepaste afbeeldingen voegen afbeelding toe.
‫Slaat dat ergens op?
‫We hebben een lege lijst, we pakken onze batch uit, aangepaste gegevens zeiden dat we er een iterator
‫van maken en we voegen elke afbeelding toe aan aangepaste afbeeldingen.
‫Hourihan verschoof naar een laatste cel en controleerde aangepaste beeldvoorspellingen.
‫Nu willen we het uittekenen.
‫We willen het uitzetten zoals we eerder hier hebben gedaan.
‫Maar omdat we geen labels hebben, kunnen we onze functie hier niet echt gebruiken.
‫Dat is een beetje een booboos.
‫Het kan dus zijn dat we deze functie op een later tijdstip ook opnieuw moeten repareren.
‫Dat is misschien een kleine uitdaging voor jezelf.
‫Nu gaan we terug naar waar we waren, controleer aangepaste voorspellingen.
‫Hé, ik zal je vertellen dat het cijfer dat we gaan nemen, de grootte van het figuur is gelijk aan 10, 10.
‫En we gaan voor ik beeld in ontelbare.
‫Aangepaste afbeeldingen.
‫Dus als je niet zeker weet wat een teller is, ga je gewoon voor de afbeeldingen in
‫aangepaste afbeeldingen, tel ze op, sla de telling ervan op om te proberen de afbeelding in aangepaste afbeeldingen op te slaan als afbeelding.
‫En we gaan een beroep doen op een subplot van één drie I plus één drie kolommen, één rij, en dit is de
‫index van onze subplot.
‫Dat is wat we krijgen.
‫Ik wil niet uitgaan. X neemt dat tegen niemand om van die rotzooi af te komen.
‫We willen gewoon onze foto's zien in hun volledige uitbetaling, wat duurt.
‫Hij kreeg de titel op maat, Fred Libels I.
‫Patti AIMCO-afbeelding, dus de titel wordt gewoon het label dat ons model wordt voorspeld en dat het beeld moet
‫verschijnen.
‫Dus ben je klaar?
‫Hondenvisie in het vlees.
‫O, hoe goed is dat?
‫Dus dit is een foto van baby Bella zoals Lantry.
‫Ik weet eigenlijk niet zeker wat een soort Lantry is.
‫Ik denk dat we die moeten opzoeken.
‫Afbeeldingen.
‫Oké, je kunt een beetje zien waarom het er zo uitziet.
‫Omdat Bella in babyvorm hier heel pluizig is, en dan is dat een Golden Retriever zeven, wat precies goed
‫is wat ze is.
‫En Bella is een Labrador Labrador retriever die fenomenaal is.
‫Dus hondenvisie is volledig tot leven gekomen.
‫Je zou extatisch over jezelf moeten zijn als je hier zou komen.
‫Ik wil dat je me een plezier doet.
‫Als je in de Dishord-chat zit en je bent zo ver gekomen en je hebt enkele voorspellingen gedaan over
‫je eigen aangepaste afbeeldingen met je honden, deel ze dan alsjeblieft.
‫Ik wil je honden zien en wat ons model dat we hebben gebouwd voor hen heeft voorspeld.
‫En is het goed of is het fout?
‫Misschien kun je dat aan deze functionaliteit toevoegen.
‫U zou de naam kunnen maken omdat u weet, de echte etiketten van uw eigen honden, of misschien ook niet.
‫Dus misschien probeer je het uit te zoeken.
‫Dat is het doel van hondenvisie.
‫Dat was vanaf het begin ons einddoel.
‫Dus als we hier komen.
‫We zijn dit allemaal gaan bekijken, Hennings, je zou zo trots moeten zijn als je helemaal hier
‫bent gekomen, we zijn helemaal naar boven gegaan.
‫Deze notebook bouwt een end-to-end multiclass-image op.
‫Vergassing heeft de neiging om te stromen om de hub te intensiveren.
‫We hebben ons probleem gedefinieerd.
‫We hebben onze gegevens van Kagle gedefinieerd.
‫We hebben onze waardering gedefinieerd.
‫We hebben een heleboel verschillende functies doorgenomen.
‫We hebben onze werkruimte klaar met Tenzer flow to en een GPU.
‫We hebben onze gegevens gereed, en maken er Tensas van.
‫We hebben gezien hoeveel verschillende Dogbert-afbeeldingen er zijn.
‫We hebben de afbeeldingen in de labels.
‫Mijn hemel, hoeveel hebben we behandeld, ga dit allemaal nog eens door en geef jezelf een schouderklopje en maak
‫je geen zorgen als het helemaal geen zin heeft.
‫Als je het voor de eerste keer hebt meegemaakt, zal het niet gebeuren.
‫Maar wat dit is, het is een momentumbouwer.
‫Laten we helemaal naar beneden gaan.
‫Wat we hebben gedaan, hebben we meegemaakt.
‫We hebben onze gegevens klaar.
‫We maken er Tensas van.
‫We hebben een model gekozen dat past bij onze probleembeeldclassificatie met behulp van Tenzer Flow Hubb, a. k. A. een neuraal
‫netwerk, een deep learning neuraal netwerk.
‫We passen het model aan op de data.
‫We hebben voorspellingen gedaan.
‫We hebben ons model geëvalueerd door onze voorspellingen te visualiseren.
‫We zijn verbeterd door te experimenteren, door ons model uit te proberen om er zeker van te zijn dat
‫het eerst op duizend afbeeldingen werkt voordat we opschalen.
‫Natuurlijk zijn er nog enkele verbeteringen die we kunnen doen.
‫Ik zal na deze een paar extensies achterlaten in een lezing die u kunt bekijken.
‫En we hebben gezien hoe we onze getrainde modellen kunnen opslaan en herladen.
‫Dat is fenomenaal.
‫Je hebt het gehaald door heilige goedheid, ik ben zo blij voor je.
‫Het belangrijkste is om te onthouden dat dit een momentumbouwer is.
‫U hebt nu een volledige end-to-end-modelleringstaak voor machine learning doorlopen.
‫Je hebt deze stappen doorlopen om een gevoel van flow te krijgen.
‫Dus nu kun je de principes die je overal in dit notitieboekje hebt geleerd aanpassen aan verschillende problemen, je kunt gaan, hey, ik weet
‫dat als ik aan een ander probleem werk, ik misschien niet precies weet hoe ik het moet
‫oplossen, maar ik Ik heb bewijs dat ik van begin tot eind ben geweest met een probleem dat ik nog niet eerder had gezien.
‫Ik heb een set gegevens.
‫Ik heb er tijden van gemaakt.
‫Ik heb geprobeerd te modelleren op een GPU.
‫Ik heb voorspellingen gedaan op testgegevens en vervolgens heb ik zelfs voorspellingen gedaan op mijn eigen aangepaste gegevens.
‫Je zou blij moeten zijn met jezelf, dus deel je voorspellingen over je aangepaste hondenafbeeldingen als je ze hebt,
‫ik zou ze graag zien.
‫Zorg ervoor dat je me tagt in de discord, anders zie ik je in de volgende video.
‫En ik zal enkele uitbreidingen voor dit project achterlaten, evenals verschillende bronnen in de volgende lezing die u
‫kunt bekijken.