‫Baiklah.
‫Bagian paling menarik dari penglihatan anjing, alasan mengapa kami membangun ini di tempat pertama, jadi
‫ketika saya duduk di kafe, ketika Anda duduk di kafe dan Anda mengambil foto anjing
‫yang baik dan Anda kembali di sini dan Anda ingin memeriksa apa jenis anjing itu, Anda bisa jadi mari kita
‫membuat bagian kecil membuat prediksi pada gambar kustom.
‫Dan ini hanyalah versi lain dari pemrosesan input kami, meneruskannya ke algoritme pembelajaran mesin kami dan kemudian memverifikasi output ketika
‫kami pertama kali memulai dengan pembelajaran mesin, ketika kami pertama kali memulai dengan pembelajaran
‫mendalam, inilah yang kami fokuskan .
‫Apa input kita, apa output kita, bagaimana kita bisa menggunakan algoritme pembelajaran mesin yang ada,
‫yang mana kita sudah harus mencari tahu keduanya?
‫Jadi mari kita pergi ke sini.
‫Dan apa yang perlu kita lakukan untuk membuat prediksi pada gambar kustom?
‫Sebenarnya, izinkan saya menunjukkan gambar kustom terlebih dahulu.
‫Jadi aku punya.
‫Tiga foto anjing di sini.
‫Ini poppy saya, kita pernah melihat yang itu sebelumnya, lonceng tujuh itu sebenarnya ada di latar belakang, mungkin
‫sedikit membingungkan model kita.
‫Ada lagi foto bayi Bella saat masih kecil.
‫Dia jauh lebih besar dari itu sekarang.
‫Dan ada foto Bella baru-baru ini duduk di salah satu sofa kami, hanya bersantai, menatap kamera
‫dengan mata cokelat besar itu.
‫Ini adalah hal yang indah tentang mengerjakan proyek pembelajaran mendalam yang bekerja dengan anjing, Anda
‫harus melihat foto-foto anjing, jadi dapatkan jalur jatuhnya.
‫Kita perlu mendapatkan bagian jauh dari gambar kita sendiri atau sebenarnya foto saya saat ini disimpan secara lokal, jadi kita mungkin
‫perlu mengunggahnya di sini.
‫Sebenarnya, yang akan saya lakukan adalah membuat folder baru.
‫Saat saya mengunggah gambar-gambar ini, saya ingin Anda berpikir tentang apa yang harus kita lakukan terhadap input dari
‫model pembelajaran mesin kita?
‫Ku.
‫Anjing.
‫Foto.
‫Apa hal terpenting saat kita menyiapkan input?
‫Nah, jika Anda mengatakan kami harus mengonversinya menjadi angka, Anda benar, dan jika Anda
‫mengatakan kami harus mengubahnya menjadi jenis data yang sama dengan model pembelajaran mesin kami, Anda juga
‫benar.
‫Ubah bagian file menjadi kumpulan data menggunakan.
‫Buat oh, di sinilah fungsi kita kembali bermain, buat kumpulan data.
‫Ya.
‫Dan karena gambar kustom kami tidak akan memiliki label karena itulah yang kami coba cari tahu.
‫Kami menetapkan parameter data uji ke true.
‫Dan kemudian kami meneruskan data gambar khusus kembali ke model kami.
‫Meramalkan.
‫Metode.
‫Dan kemudian kita harus mengonversi probabilitas keluaran prediksi ke level prediksi, sehingga membuatnya menjadi sesuatu yang
‫dapat kita pahami dan kemudian membandingkan level prediksi dengan gambar kustom.
‫Itu sedikit tantangan, tapi belum pernah kita lihat sebelumnya.
‫Sepertinya banyak, tapi kami akan menurunkannya.
‫Jadi mari kita ambil bagian file gambar kustom.
‫Kami akan menyiapkan jalur kustom.
‫Dan kami baru saja melakukannya.
‫Jadi itu akan mendorong tampilan slide drive dog vision saya di foto anjing saya.
‫Di situlah saya baru saja mengunggah tiga foto anjing saya sendiri, jadi Anda mungkin ingin mengunggah foto anjing Anda sendiri untuk
‫mendengar jika Anda memilikinya.
‫Saya harap Anda melakukannya.
‫Dan kemudian kita pergi ke sini, kita akan pergi ke gambar kustom.
‫Paths sama dengan sedikit lebih sedikit pemahaman lagi.
‫Plus nama F, file, nama untuk nama F dalam daftar kami.
‫Jadi ini seperti standar emas dari apa yang Anda lakukan dengan model pembelajaran mesin Anda setelah
‫Anda melatihnya.
‫Adalah satu hal untuk menggunakannya pada data yang telah Anda berikan, tetapi apa yang kami lakukan sekarang adalah menggunakannya pada data
‫khusus kami sendiri.
‫Oh tidak.
‫Di sana kita pergi.
‫Jadi kita harus memiliki beberapa jalur gambar khusus dan apa yang saya katakan ini adalah standar emas pembelajaran mesin
‫dan pembelajaran mendalam adalah melihat bagaimana model Anda.
‫Aku bahkan tidak bisa mengetik sekarang.
‫Hmm.
‫Nah, mengapa ini tidak berhasil?
‫Untuk sebagai nama F di.
‫Visi anjing, jalur khusus.
‫Ditambah F sembilan untuk nama F OS.
‫Mengapa perintah kerja ini tidak setelah saya harus menjalankannya kembali?
‫Daftar kosong.
‫Hmm.
‫Selalu, setidaknya.
‫Jalur kustom.
‫Apakah saya belum mengunggah foto anjing di sana?
‫Itu sebabnya tidak bekerja klasik, mari kita meng-upload foto doggy saya, terganggu berbicara dengan Oben bersemangat
‫itu.
‫Jadi pengunggahan ini tidak akan memakan waktu terlalu lama karena hanya tiga foto jika Anda menggunakan lebih banyak
‫data.
‫Saya mungkin menemukan cara yang berbeda.
‫Di sana kita pergi.
‫Sekarang kita akan kembali ke sini, ini seharusnya berhasil.
‫Semoga saja, dan memang begitu.
‫Sekarang, apa yang harus kita lakukan?
‫Nah, kita perlu membuat kumpulan data, jadi inilah yang dapat kita lakukan, mengubah gambar khusus menjadi kumpulan data kumpulan.
‫Jadi kita akan menggunakan data khusus sama dengan membuat kumpulan data.
‫Ini adalah fungsi kecil terpercaya kami yang telah kami tulis beberapa bulan yang lalu, tetapi seperti yang saya katakan, itu akan berguna
‫suatu hari nanti.
‫Jalur gambar khusus akan melewatinya di sana.
‫Dan kemudian kami akan memeriksa semua data khusus, karena ini tidak memiliki label, kami harus
‫meneruskannya seolah-olah itu pewaris.
‫Ini dia, itu dataset dari bentuk.
‫Ini dia, gambar dua hingga empat kali dua hingga empat kali tiga dalam bentuk dua penerbangan.
‫Gambar kustom kami sedang diintensifkan sehingga kami dapat membuat prediksi pada data kustom.
‫Bagaimana kita membuat prediksi dengan model kita?
‫Parade khusus dimuat, model lengkap.
‫Jangan memprediksi.
‫Data khusus, ya, silakan.
‫Kami akan melihat utas khusus, dapatkah Anda menebak seperti apa bentuknya?
‫Kami telah melihat itu sebelumnya.
‫Kami mulai panas, kami mulai panas di sini.
‫Utas khusus, ya, tiga gambar, jadi kami memiliki seratus dua puluh probabilitas prediksi untuk
‫masing-masing gambar.
‫Dan sekarang apa yang harus kita lakukan?
‫Jadi sekarang kita punya prediksi, kan, mari kita ubah menjadi label dan kemudian bandingkan label
‫dengan setiap gambar.
‫Jadi dapatkan label prediksi gambar khusus.
‫Dan kami punya label Fred kustom pria yang sama.
‫Kita akan membuat label Fred bagus, menyebarkannya custom Fred.
‫I for I in range Lenn custom parades sekarang ini hanya sedikit pemahaman untuk mendapatkan label prediksi custom Fred
‫I untuk panjang range custom red, jadi untuk masing-masing mendapatkan Red Label custom red label.
‫Oh, kita sedang mencoba ini, jadi sekarang kita perlu mendapatkan gambar kustom, a. k. sebuah. yafai yang belum dipanggang.
‫Oh tahu, fungsi kami yang tidak dapat dibenarkan tidak akan berfungsi karena kami tidak memiliki label apa pun.
‫Itu satu berita gembira kecil bahwa kita mungkin bisa meningkatkan batch fungsi api kita sendiri nanti.
‫Tapi untuk saat ini, kita akan mendapatkan gambar kustom.
‫Batch fungsi tinggi kami sendiri tidak akan berfungsi karena tidak ada label.
‫Mungkin kita bisa memperbaikinya nanti karena kita sedang dalam perjalanan.
‫Kami tidak ingin memulai saat kami sedang panas.
‫Kami tidak ingin berhenti.
‫Visi anjing menjadi hidup.
‫Kami seperti ilmuwan gila.
‫Mereka meretas bersama.
‫Kami pulang dari kafe dengan sangat putus asa sehingga kami telah membangun model pembelajaran sepanjang hari untuk membantu
‫kami mencari tahu anjing apa yang kami periksa untuk gambar dan data khusus.
‫Kita hanya perlu membongkarnya.
‫Jadi kita akan pergi kembali.
‫Jadi ingat, ini akan melepaskan data kita kembali menjadi hanya gambar dan menjadi sesuatu yang dapat kita ulangi
‫karena kita tidak menggunakan iterator tinggi.
‫Jadi gambar kustom menambahkan gambar.
‫Apakah itu masuk akal?
‫Kami memiliki daftar kosong, kami sedang membongkar kumpulan kami, data khusus mengatakan kami mengubahnya menjadi
‫iterator dan kami menambahkan setiap gambar ke gambar khusus.
‫Bergeser ke satu sel terakhir, Hourihan memeriksa prediksi gambar khusus.
‫Sekarang kami ingin merencanakannya.
‫Kami ingin merencanakannya seperti yang telah kami lakukan sebelumnya di sini.
‫Tetapi karena kami tidak memiliki label, kami tidak dapat benar-benar menggunakan fungsi kami di sini.
‫Itu sedikit booboos.
‫Jadi kita mungkin harus memperbaiki fungsi ini di kemudian hari juga.
‫Itu mungkin sedikit tantangan untuk diri sendiri.
‫Sekarang kita kembali ke tempat kita sebelumnya, periksa prediksi khusus.
‫Hei, saya akan memberi tahu Anda bahwa angka yang akan kita gunakan ukuran angka sama dengan 10, 10.
‫Dan kami saya pergi untuk saya gambar di tak terhitung banyaknya.
‫Gambar kustom.
‫Jadi jika Anda tidak yakin apa pembilangnya, itu hanya akan mencari gambar
‫dalam gambar khusus, menghitungnya, menyimpan hitungannya untuk mencoba dan menyimpan gambar di dalam gambar khusus ke gambar.
‫Dan kita akan menarik subplot menjadi satu tiga I ditambah satu tiga kolom, satu baris, dan ini adalah indeks
‫dari subplot kita.
‫Itulah yang kami dapatkan.
‫Saya tidak ingin pergi keluar X mengambil mengatakan bahwa tidak ada untuk menyingkirkan yuckiness itu.
‫Kami hanya ingin melihat foto-foto kami dalam pembayaran penuh cahaya, yang membutuhkan waktu.
‫Dia mendapat gelar adat, Fred Libels I.
‫Gambar Patti AIMCO, jadi judulnya hanya akan menjadi label bahwa model kami diprediksi dan gambar harus
‫muncul.
‫Jadi apakah Anda siap?
‫Penglihatan anjing dalam daging.
‫Oh, seberapa bagus itu?
‫Nah ini dia foto bayi Bella mirip Lantry.
‫Saya sebenarnya tidak yakin seperti apa Lantry itu.
‫Saya pikir kita telah melihat yang satu itu.
‫Gambar-gambar.
‫Oke, Anda bisa melihat mengapa terlihat seperti itu.
‫Karena Bella dalam bentuk bayi benar-benar berbulu di sekitar sini, dan itulah tujuh golden retriever, yang
‫memang benar adanya.
‫Dan Bella adalah seekor Labrador Labrador retriever yang sangat fenomenal.
‫Jadi visi anjing telah sepenuhnya menjadi hidup.
‫Anda harus gembira dengan diri sendiri jika Anda sampai di sini.
‫Sekarang, saya ingin Anda membantu saya.
‫Jika Anda berada di obrolan Dischord dan Anda telah sampai sejauh ini dan Anda telah membuat beberapa prediksi
‫pada gambar kustom Anda sendiri dengan anjing Anda, silakan bagikan.
‫Saya ingin melihat anjing Anda dan prediksi model kami yang telah kami buat untuk mereka.
‫Dan apakah itu benar atau salah?
‫Mungkin Anda bisa menambahkannya ke fungsi ini.
‫Anda dapat membuat nama karena Anda tahu, label sebenarnya dari anjing Anda sendiri, atau mungkin tidak.
‫Jadi mungkin Anda mencoba mencari tahu.
‫Itulah tujuan dari penglihatan anjing.
‫Itu adalah tujuan akhir kami sejak awal.
‫Jadi jika kita datang ke sini.
‫Kami telah melihat semua ini, Hennings, Anda harus sangat bangga jika Anda telah berhasil sampai
‫di sini, kami telah pergi dari atas.
‫Notebook ini membangun citra multikelas ujung ke ujung.
‫Penggunaan gasify cenderung mengalir ke hub.
‫Kami mendefinisikan masalah kami.
‫Kami mendefinisikan data kami dari Kagle.
‫Kami telah menentukan penilaian kami.
‫Kami telah melalui banyak fitur yang berbeda.
‫Kami telah menyiapkan ruang kerja kami menggunakan aliran Tenzer ke dan GPU.
‫Kami sudah menyiapkan data kami, mengubahnya menjadi Tensas.
‫Kami telah melihat berapa banyak gambar Dogbert yang berbeda.
‫Kami punya gambar di label.
‫Astaga, berapa banyak yang telah kita bahas kembali melalui semua ini dan beri tepukan pada diri sendiri dan
‫jika sama sekali tidak masuk akal, jangan khawatir.
‫Jika Anda telah melaluinya untuk pertama kalinya, itu tidak akan berhasil.
‫Tapi apa ini, ini adalah pembangun momentum.
‫Mari kita langsung ke bawah.
‫Apa yang telah kita lakukan, telah kita lalui.
‫Kami sudah menyiapkan data kami.
‫Kami mengubahnya menjadi Tensas.
‫Kami telah memilih model yang sesuai dengan klasifikasi gambar masalah kami menggunakan Tenzer Flow Hubb, a. k. sebuah. jaringan saraf,
‫jaringan saraf pembelajaran mendalam.
‫Kami menyesuaikan model dengan data.
‫Kami telah membuat prediksi.
‫Kami telah mengevaluasi model kami dengan memvisualisasikan prediksi kami.
‫Kami telah meningkatkan melalui eksperimen, dengan menguji coba model kami untuk memastikan bahwa model tersebut bekerja
‫pada seribu gambar terlebih dahulu sebelum ditingkatkan.
‫Tentu masih ada beberapa perbaikan yang bisa kita lakukan.
‫Saya akan meninggalkan beberapa ekstensi dalam kuliah setelah ini yang dapat Anda lihat.
‫Dan kami telah melihat cara menyimpan dan memuat ulang model terlatih kami.
‫Itu fenomenal.
‫Anda telah berhasil melalui kebaikan suci, saya sangat bersemangat untuk Anda.
‫Yang penting adalah untuk diingat bahwa ini adalah pembangun momentum.
‫Anda sekarang telah melalui tugas pemodelan pembelajaran mesin ujung ke ujung yang lengkap.
‫Anda telah melalui langkah-langkah ini dengan merasakan alur kerja yang mengalir.
‫Jadi sekarang Anda dapat mengadaptasi prinsip-prinsip yang telah Anda pelajari di seluruh buku catatan ini pada masalah yang berbeda, Anda
‫bisa pergi, hei, saya tahu jika saya sedang mengerjakan masalah yang berbeda, saya mungkin tidak
‫tahu persis bagaimana menyelesaikannya, tapi saya Saya punya bukti bahwa saya benar-benar telah menyelesaikan masalah yang belum pernah saya lihat sebelumnya.
‫Aku punya satu set data.
‫Saya telah mengubahnya menjadi tenses.
‫Saya sudah mencoba model pada GPU.
‫Saya telah membuat prediksi pada data pengujian, dan kemudian saya bahkan membuat prediksi pada data kustom saya sendiri.
‫Anda harus bersemangat dengan diri Anda sendiri, jadi silakan bagikan prediksi Anda tentang gambar anjing kustom Anda jika Anda
‫memilikinya, saya akan senang melihatnya.
‫Pastikan Anda menandai saya di perselisihan, tetapi jika tidak, saya akan melihat Anda di video berikutnya.
‫Dan saya akan meninggalkan beberapa ekstensi untuk proyek ini serta sumber daya yang berbeda di kuliah berikutnya yang dapat
‫Anda lihat.