‫Alles klar.
‫Der aufregendste Teil der Hundevision, der Grund, warum wir dies überhaupt gebaut haben, ist, wenn ich
‫in einem Café sitze, wenn du in einem Café sitzt und ein Foto von einem
‫netten Hund machst und du zurückkommst Hier und Sie möchten überprüfen, welche Hunderasse das war, können Sie also einen kleinen
‫Abschnitt machen, der Vorhersagen zu benutzerdefinierten Bildern macht.
‫Und dies ist nur eine andere Version der Verarbeitung unserer Eingaben, deren Übergabe an unseren Algorithmus für maschinelles Lernen und dann die Überprüfung der
‫Ausgaben, wenn wir zum ersten Mal mit maschinellem Lernen beginnen, wenn wir zum ersten Mal mit
‫Deep Learning beginnen, darauf konzentrieren wir uns .
‫Was sind unsere Eingaben, was sind unsere Ausgaben, wie können wir einen bestehenden maschinellen Lernalgorithmus verwenden,
‫den wir bereits haben, um diese beiden herauszufinden?
‫Also lass uns hierher gehen.
‫Und was müssen wir tun, um Vorhersagen zu benutzerdefinierten Bildern zu treffen?
‫Nun, eigentlich lassen Sie mich Ihnen zuerst die benutzerdefinierten Bilder zeigen.
‫Also habe ich.
‫Drei Hundefotos hier.
‫Da ist meine Mohnblume, die haben wir schon einmal gesehen, die sieben Glocke tatsächlich im Hintergrund ist, könnte
‫unser Modell ein wenig verwirren.
‫Es gibt ein weiteres Foto von Baby Bella, als sie noch so klein war.
‫Sie ist jetzt viel größer.
‫Und es gibt ein aktuelles Foto von Bella, die auf einem unserer Sofas sitzt, einfach nur chillt und mit diesen großen
‫braunen Augen in die Kamera starrt.
‫Das ist eine schöne Sache bei der Arbeit an einem Deep-Learning-Projekt, das mit Hunden arbeitet. Sie müssen
‫sich Fotos von Hunden ansehen, also erhalten Sie die Herbstpfade.
‫Wir müssen die weiten Teile unserer eigenen Bilder abrufen oder tatsächlich sind meine Fotos derzeit lokal gespeichert, daher müssen wir
‫sie möglicherweise hier hochladen.
‫Eigentlich werde ich einen neuen Ordner erstellen.
‫Während ich diese Bilder hochlade, möchte ich, dass Sie darüber nachdenken, was wir mit den Eingaben unseres Modells für
‫maschinelles Lernen tun müssen.
‫Mein.
‫Hund.
‫Fotos.
‫Was ist das Wichtigste, wenn wir unsere Inputs vorbereiten?
‫Nun, wenn Sie sagen, wir müssen sie in Zahlen umwandeln, haben Sie Recht, und wenn Sie sagen,
‫wir müssen sie in denselben Datentyp umwandeln, auf dem unser Modell für maschinelles Lernen trainiert wurde, haben Sie auch
‫Recht.
‫Verwandeln Sie die Dateiteile in Datenstapel mit.
‫Erstellen oh, hier kommt unsere Funktion wieder ins Spiel, Datenstapel erstellen.
‫Ja.
‫Und da unsere benutzerdefinierten Bilder keine Labels haben, versuchen wir das herauszufinden.
‫Wir setzen den Testdatenparameter auf true.
‫Und dann haben wir die benutzerdefinierten Bilddaten an unsere Modelle zurückgegeben.
‫Vorhersagen.
‫Methode.
‫Und dann müssen wir die Vorhersageausgabewahrscheinlichkeiten in Vorhersageniveaus umwandeln, damit wir sie verstehen und
‫dann die vorhergesagten Niveaus mit den benutzerdefinierten Bildern vergleichen.
‫Das ist eine kleine Herausforderung, aber so etwas haben wir noch nie gesehen.
‫Es sieht nach viel aus, aber wir werden es abbauen.
‫Holen wir uns also die benutzerdefinierten Bilddateiteile.
‫Wir richten den benutzerdefinierten Pfad ein.
‫Und das haben wir einfach gemacht.
‫Das wird also meine Drive Dog Vision Diashows bei meinen Hundefotos antreiben.
‫Dort habe ich gerade drei meiner eigenen Hundefotos hochgeladen, also möchten Sie vielleicht Ihre eigenen Hundefotos hochladen, um zu hören,
‫ob Sie welche haben.
‫Ich hoffe du tust.
‫Und dann gehen wir hierher, wir gehen zum benutzerdefinierten Bild.
‫Pfade bedeutet wieder etwas weniger Verständnis.
‫Plus F-Name, Datei, Name für F-Name in unserer Liste.
‫Dies ist also wie der Goldstandard für das, was Sie mit Ihrem Modell für maschinelles Lernen tun, nachdem Sie es
‫trainiert haben.
‫Es ist eine Sache, es für die Ihnen bereitgestellten Daten zu verwenden, aber was wir jetzt tun, ist, es für unsere eigenen benutzerdefinierten
‫Daten zu verwenden.
‫Ach nein.
‫Na, bitte.
‫Wir sollten also einige benutzerdefinierte Bildpfade haben, und was ich gesagt habe, dies ist immer noch ein Goldstandard für maschinelles Lernen und Deep
‫Learning besteht darin, zu sehen, wie Ihr Modell aussieht.
‫Ich kann gerade nicht mal tippen.
‫Hmm.
‫Nun, warum hat das nicht funktioniert?
‫Denn als F-Name in.
‫Hundesicht, benutzerdefinierter Pfad.
‫Plus F neun für F-Name OS.
‫Warum ist dieser Arbeitsauftrag nicht, nachdem ich ihn erneut ausführen muss?
‫Leere Liste.
‫Hmm.
‫Immer, zumindest.
‫Benutzerdefinierter Pfad.
‫Habe ich dort keine Hundefotos hochgeladen?
‫Deswegen funktioniert es klassisch nicht, lasst uns meine Hundefotos hochladen, hab abgelenkt mit aufgeregtem Oben darüber
‫gesprochen.
‫Das Hochladen sollte also nicht zu lange dauern, da es nur drei Fotos sind, wenn Sie mehr Daten
‫verwenden.
‫Ich finde wahrscheinlich einen anderen Weg.
‫Na, bitte.
‫Jetzt kommen wir hierher zurück, das sollte funktionieren.
‫Daumen drücken, und das tut es.
‫Was müssen wir nun tun?
‫Nun, wir müssen Datenstapel erstellen, also können wir benutzerdefinierte Bilder in Stapeldatensätze umwandeln.
‫Wir werden also benutzerdefinierte Daten gleich Daten-Batches erstellen.
‫Dies ist unsere treue kleine Funktion, die wir vor vielen Monden geschrieben haben, aber wie gesagt, eines Tages wird sie sich als
‫nützlich erweisen.
‫Benutzerdefinierte Bildpfade werden das dort weitergeben.
‫Und dann werden wir alle benutzerdefinierten Daten überprüfen. Denken Sie daran, da diese keine Labels haben, müssen wir
‫sie wie einen Erblasser übergeben.
‫Los geht's, das ist der Datensatz der Formen.
‫Los geht's, Bilder zwei bis vier mal zwei bis vier mal drei in Form von zwei Flügen.
‫Unsere benutzerdefinierten Bilder befinden sich in der Intensivphase, sodass wir Vorhersagen zu den benutzerdefinierten Daten treffen können.
‫Wie treffen wir mit unserem Modell eine Vorhersage?
‫Benutzerdefinierte Paraden geladen, vollständiges Modell.
‫Nicht vorhersagen.
‫Benutzerdefinierte Daten, ja, bitte.
‫Wir werden uns benutzerdefinierte Fäden ansehen, können Sie erraten, welche Form das sein wird?
‫Das haben wir schon gesehen.
‫Uns wird heiß, uns wird heiß hier drin.
‫Benutzerdefinierte Threads, ja, drei Bilder, also haben wir einhundertzwanzig Vorhersagewahrscheinlichkeiten für jedes
‫einzelne.
‫Und was müssen wir jetzt tun?
‫Jetzt haben wir also eine Vorhersage, um sie in Labels umzuwandeln und dann die Labels mit jedem
‫Bild zu vergleichen.
‫Holen Sie sich also benutzerdefinierte Bildvorhersage-Labels.
‫Und wir haben einen Typen, der mit benutzerdefinierten Fred-Etiketten gleich ist.
‫Wir werden Fred Label wunderbar besorgen, es benutzerdefinierte Freds weitergeben.
‫Ich für I in Range Lenn benutzerdefinierte Paraden jetzt ist dies nur ein kleines Verständnis, um das Vorhersage-Label des benutzerdefinierten Fred I
‫für die Entfernungslänge, benutzerdefiniertes Rot, zu erhalten, also für jeden das benutzerdefinierte rote Label von Red Label.
‫Oh, wir sind gerade dabei, das zu versuchen, also müssen wir jetzt die benutzerdefinierten Bilder besorgen, a. k. A. ungebackener Yafai.
‫Ach wissen Sie, unsere ungerechtfertigte Funktion wird nicht funktionieren, da wir keine Labels haben.
‫Das ist ein kleiner Leckerbissen, den wir wahrscheinlich später noch verbessern könnten.
‫Aber vorerst werden wir die benutzerdefinierten Bilder erhalten.
‫Unser eigener Stapel mit hoher Funktion wird nicht funktionieren, da es keine Etiketten gibt.
‫Vielleicht können wir das später beheben, weil wir gerade am Start sind.
‫Wir wollen nicht anfangen, während wir heiß sind.
‫Wir wollen nicht aufhören.
‫Die Vision des Hundes wird lebendig.
‫Wir sind wie verrückte Wissenschaftler.
‫Sie hacken zusammen.
‫Wir sind so verzweifelt vom Café nach Hause gegangen, dass wir ein ganztägiges Lernmodell entwickelt haben,
‫um herauszufinden, bei welchen Hunden wir nach Bild- und benutzerdefinierten Daten suchen.
‫Wir müssen es nur noch auspacken.
‫Also gehen wir zurück.
‫Denken Sie also daran, dass dies unsere Daten wieder in nur Bilder und in etwas zerlegt, über das wir iterieren
‫können, da wir keinen hohen Iterator verwenden.
‫Benutzerdefinierte Bilder hängen also Bilder an.
‫Ist das sinnvoll?
‫Wir haben eine leere Liste, wir entpacken unseren Stapel, benutzerdefinierte Daten sagten, dass wir sie in einen
‫Iterator umwandeln und wir fügen jedes Bild an benutzerdefinierte Bilder an.
‫In eine letzte Zelle verschoben, überprüfte Hourihan benutzerdefinierte Bildvorhersagen.
‫Jetzt wollen wir es aufstellen.
‫Wir wollen es planen, wie wir es hier oben getan haben.
‫Aber da wir keine Labels haben, können wir unsere Funktion hier oben nicht wirklich nutzen.
‫Das ist ein bisschen ein Booboos.
‫Daher müssen wir möglicherweise auch diese Funktion zu einem späteren Zeitpunkt nachbessern.
‫Das ist vielleicht eine kleine Herausforderung für Sie.
‫Jetzt gehen wir direkt dorthin zurück, wo wir waren, und überprüfen die benutzerdefinierten Vorhersagen.
‫Hey, ich sage dir, dass wir eine Figurgröße von 10, 10 haben werden.
‫Und ich gehe für mein Bild in unzähligen.
‫Benutzerdefinierte Bilder.
‫Wenn Sie sich also nicht sicher sind, was ein Zähler ist, suchen Sie einfach nach den
‫Bildern in benutzerdefinierten Bildern, zählen sie hoch, speichern die Anzahl, um zu versuchen, das Bild in benutzerdefinierten Bildern als Bild zu speichern.
‫Und wir werden an eine Nebenhandlung appellieren, die eins drei I plus eins drei Spalten, eine Reihe umfasst, und dies ist
‫der Index unserer Nebenhandlung.
‫Das bekommen wir.
‫Ich will nicht ausgehen. X nimmt das zu keinem gesagt, um diese Abscheulichkeiten loszuwerden.
‫Wir wollen nur unsere Bilder in ihrer vollen Lichtausbeute sehen, was dauert.
‫Er bekam den Titel Custom, Fred Libels I.
‫Patti AIMCO-Bild, der Titel wird also nur das Etikett sein, das unser Modell vorhersagt und das Bild erscheinen
‫sollte.
‫Also, bist du fertig?
‫Hundevision im Fleisch.
‫Ach, wie gut ist das?
‫Dies ist also ein Bild von Baby Bella wie Lantry.
‫Ich bin mir nicht sicher, was so ein Lantry ist.
‫Ich denke, das müssen wir nachschlagen.
‫Bilder.
‫Okay, Sie können sehen, warum es so aussieht.
‫Denn Bella in Babyform ist hier richtig flauschig, und dann sind das sieben Golden Retriever, was genau das
‫Richtige für sie ist.
‫Und Bella ist eine phänomenale Labrador-Labrador-Retrieverin.
‫So ist die Hundevision vollständig zum Leben erwacht.
‫Sie sollten von sich selbst begeistert sein, wenn Sie hier ankommen.
‫Jetzt musst du mir einen Gefallen tun.
‫Wenn Sie sich im Dischord-Chat befinden und es bis hierher geschafft haben und einige Vorhersagen zu Ihren eigenen benutzerdefinierten
‫Bildern mit Ihren Hunden gemacht haben, teilen Sie sie bitte mit.
‫Ich möchte Ihre Hunde sehen und was unser Modell, das wir gebaut haben, für sie vorhergesagt hat.
‫Und ist es richtig oder falsch?
‫Vielleicht könnten Sie das zu dieser Funktion hinzufügen.
‫Sie könnten den Namen machen, weil Sie die wahren Marken Ihrer eigenen Hunde kennen, oder vielleicht nicht.
‫Vielleicht versuchen Sie es also herauszufinden.
‫Das ist der Zweck der Hundevision.
‫Das war von Anfang an unser Endziel.
‫Also wenn wir hierher kommen.
‫Wir haben uns das alles angeschaut, Hennings, du kannst so stolz sein, wenn du es bis
‫hierhin geschafft hast, wir sind ganz oben angekommen.
‫Dieses Notebook erstellt ein End-to-End-Multiclass-Image.
‫Die Verwendung von Vergasung neigt dazu, zu fließen, um den Hub zu intensivieren.
‫Wir haben unser Problem definiert.
‫Wir haben unsere Daten von Kagle definiert.
‫Wir haben unsere Bewertung definiert.
‫Wir haben eine Reihe verschiedener Funktionen durchlaufen.
‫Wir haben unseren Arbeitsbereich mit Tenzer Flow to und einer GPU vorbereitet.
‫Wir haben unsere Daten fertig und verwandeln sie in Tensas.
‫Wir haben gesehen, wie viele verschiedene Dogbert-Bilder es gibt.
‫Wir haben die Bilder in den Etiketten.
‫Meine Güte, wie viel haben wir abgedeckt, gehen Sie das alles noch einmal durch und klopfen Sie sich selbst auf die Schulter und
‫wenn es überhaupt keinen Sinn macht, machen Sie sich keine Sorgen.
‫Wenn Sie es zum ersten Mal durchgemacht haben, wird es nicht passieren.
‫Aber was das ist, es ist ein Impulsgeber.
‫Gehen wir ganz nach unten.
‫Was wir getan haben, haben wir durchgemacht.
‫Wir haben unsere Daten bereit.
‫Wir machen daraus Tensas.
‫Wir haben ein Modell ausgewählt, das unserer Problembildklassifizierung mit Tenzer Flow Hubb entspricht, a. k. A. ein neuronales
‫Netz, ein neuronales Deep-Learning-Netz.
‫Wir passen das Modell an die Daten an.
‫Wir haben Vorhersagen gemacht.
‫Wir haben unser Modell evaluiert, indem wir unsere Vorhersagen visualisiert haben.
‫Wir haben uns durch Experimentieren verbessert, indem wir unser Modell getestet haben, um sicherzustellen, dass es zuerst
‫mit tausend Bildern funktioniert, bevor wir es hochskalieren.
‫Natürlich können wir noch einige Verbesserungen vornehmen.
‫Ich lasse das einige Erweiterungen in einem Vortrag nach diesem, den Sie sich ansehen können.
‫Und wir haben gesehen, wie wir unsere trainierten Modelle speichern und neu laden.
‫Das ist phänomenal.
‫Du hast es durch heilige Güte geschafft, ich bin so begeistert von dir.
‫Wichtig ist, sich daran zu erinnern, dass dies ein Momentum-Builder ist.
‫Sie haben jetzt eine vollständige End-to-End-Modellierungsaufgabe für maschinelles Lernen durchlaufen.
‫Sie haben diese Schritte in einem Flow-Workflow durchlaufen.
‫Jetzt können Sie die Prinzipien, die Sie in diesem Notizbuch gelernt haben, auf verschiedene Probleme anwenden. Sie können gehen, hey, ich weiß,
‫wenn ich an einem anderen Problem arbeite, weiß ich vielleicht nicht genau, wie ich es
‫lösen soll, aber ich Ich habe Beweise dafür, dass ich tatsächlich mit einem Problem beschäftigt war, das ich noch nie zuvor gesehen hatte.
‫Ich habe einen Datensatz.
‫Ich habe es in Zeiten umgewandelt.
‫Ich habe versucht, auf einer GPU zu modellieren.
‫Ich habe Vorhersagen zu Testdaten gemacht und dann habe ich sogar Vorhersagen zu meinen eigenen benutzerdefinierten Daten gemacht.
‫Sie sollten von sich selbst begeistert sein, also teilen Sie bitte Ihre Vorhersagen zu Ihren benutzerdefinierten Hundebildern mit, wenn Sie sie
‫haben. Ich würde sie gerne sehen.
‫Vergesst nicht mich im Discord zu markieren, aber ansonsten sehe ich euch im nächsten Video.
‫Und ich werde einige Erweiterungen für dieses Projekt sowie verschiedene Ressourcen in der nächsten Vorlesung hinterlassen, die Sie sich
‫ansehen können.