‫Va bene.
‫La parte più eccitante della visione del cane, il motivo per cui l'abbiamo costruito in primo
‫luogo, è così quando sono seduto in un bar, quando sei seduto in un bar
‫e scatti una foto di un bel cane e torni qui e vuoi controllare che razza di cane era, puoi quindi
‫facciamo una piccola sezione facendo previsioni su immagini personalizzate.
‫E questa è solo un'altra versione dell'elaborazione dei nostri input, passandoli al nostro algoritmo di apprendimento automatico e quindi verificando
‫gli output quando iniziamo con l'apprendimento automatico, quando iniziamo con l'apprendimento profondo, questo è
‫ciò su cui ci concentriamo .
‫Quali sono i nostri input, quali sono i nostri output, come possiamo utilizzare un algoritmo di apprendimento
‫automatico esistente, che dobbiamo già capire questi due?
‫Quindi andiamo qui.
‫E cosa dobbiamo fare per fare previsioni su immagini personalizzate?
‫Bene, in realtà, lascia che ti mostri prima le immagini personalizzate.
‫Quindi ho.
‫Tre foto di cani qui.
‫C'è il mio papavero, l'abbiamo già visto, quella campana sette è in realtà sullo sfondo, potrebbe confondere un
‫po' il nostro modello.
‫C'è un'altra foto della piccola Bella quando era così piccola.
‫È molto più grande di così adesso.
‫E c'è una foto recente di Bella seduta su uno dei nostri divani, che si rilassa, fissando la
‫telecamera con quei grandi occhi marroni.
‫Questa è una cosa bella del lavorare su un progetto di apprendimento profondo che funziona con i cani,
‫devi guardare le foto dei cani, quindi prendi i percorsi autunnali.
‫Abbiamo bisogno di ottenere le parti più lontane delle nostre immagini o in realtà le mie foto sono attualmente archiviate localmente, quindi potrebbe
‫essere necessario caricarle qui.
‫In realtà, quello che farò è creare una nuova cartella.
‫Mentre sto caricando queste immagini, voglio che pensi a cosa dobbiamo fare agli input del nostro
‫modello di machine learning?
‫Mio.
‫Cane.
‫Fotografie.
‫Qual è la cosa più importante quando prepariamo i nostri input?
‫Bene, se dicessi che dobbiamo convertirli in numeri, avresti ragione, e se dicessi che dobbiamo convertirli
‫nello stesso tipo di dati su cui è stato addestrato il nostro modello di apprendimento automatico, avresti anche
‫ragione.
‫Trasforma le parti del file in batch di dati utilizzando.
‫Crea oh, è qui che la nostra funzione sta tornando in gioco, creare batch di dati.
‫Sì.
‫E poiché le nostre immagini personalizzate non avranno etichette perché è quello che stiamo cercando di scoprire.
‫Impostiamo il parametro dei dati di test su true.
‫E poi abbiamo passato i dati dell'immagine personalizzata ai nostri modelli.
‫prevedere.
‫Metodo.
‫E poi dobbiamo convertire le probabilità di output della previsione in livelli di previsione, quindi trasformarle in qualcosa
‫che possiamo capire e quindi confrontare i livelli previsti con le immagini personalizzate.
‫È un po' una sfida, ma non è niente che abbiamo visto prima.
‫Sembra molto, ma lo toglieremo.
‫Quindi prendiamo le parti del file di immagine personalizzate.
‫Imposteremo il percorso personalizzato.
‫E l'abbiamo appena fatto.
‫Quindi questo guiderà le mie presentazioni di diapositive della visione del cane da guida alle foto del mio cane.
‫È lì che ho appena caricato tre delle mie foto di cani, quindi potresti voler caricare le tue foto di cani per
‫sapere se ne hai alcune.
‫Spero che tu lo faccia.
‫E poi andiamo qui, andremo all'immagine personalizzata.
‫Percorsi è di nuovo uguale a un po' meno comprensione.
‫Più nome F, file, nome per nome F nella nostra lista.
‫Quindi questo è come il gold standard di ciò che stai facendo con il tuo modello di machine learning una volta che lo
‫hai addestrato.
‫Una cosa è usarlo sui dati che ti sono stati forniti, ma quello che stiamo facendo ora è usarlo sui
‫nostri dati personalizzati.
‫Oh no.
‫Ci siamo.
‫Quindi dovremmo avere alcuni percorsi di immagine personalizzati e quello che stavo dicendo che questo è ancora un gold standard di machine learning
‫e deep learning è vedere come il tuo modello.
‫Non riesco nemmeno a digitare adesso.
‫Hmm.
‫Bene, perché questo non ha funzionato?
‫Per come nome F in.
‫Visione del cane, percorso personalizzato.
‫Più F nove per il sistema operativo con nome F.
‫Perché questo ordine di lavoro non viene eseguito dopo che devo rieseguirlo?
‫Lista vuota.
‫Hmm.
‫Sempre, almeno.
‫Percorso personalizzato.
‫Non ho caricato nessuna foto di cani lì?
‫Ecco perché non funziona in modo classico, carichiamo le mie foto di cani, mi sono distratto a parlare con Oben
‫eccitato.
‫Quindi questo caricamento non dovrebbe richiedere troppo tempo perché sono solo tre foto se stai utilizzando più
‫dati.
‫Probabilmente trovo un modo diverso.
‫Ci siamo.
‫Ora torneremo qui, dovrebbe funzionare.
‫Incrociamo le dita, e lo fa.
‫Ora, cosa dobbiamo fare?
‫Bene, dobbiamo creare batch di dati, quindi questo è ciò che possiamo fare, trasformare immagini personalizzate in set di dati batch.
‫Quindi andremo a creare batch di dati uguali a dati personalizzati.
‫Questa è la nostra fidata funzione che abbiamo scritto molte lune fa, ma come ho detto, tornerà utile
‫un giorno.
‫I percorsi di immagine personalizzati lo passeranno lì.
‫E poi controlleremo tutti i dati personalizzati, ricordati, perché questo non ha etichette, dobbiamo passarlo
‫come se fosse testatore.
‫Ecco, questo è il set di dati delle forme.
‫Eccoci qua, immagini da due a quattro per due a quattro per tre sotto forma di due voli.
‫Le nostre immagini personalizzate sono intensive in modo da poter fare previsioni sui dati personalizzati.
‫Come facciamo una previsione con il nostro modello?
‫Sfilate personalizzate caricate, modello completo.
‫Non prevedere.
‫Dati personalizzati, sì, per favore.
‫Daremo un'occhiata ai thread personalizzati, puoi indovinare che forma avrà?
‫L'abbiamo già visto.
‫Ci stiamo scaldando, ci stiamo scaldando qui dentro.
‫Thread personalizzati, sì, tre immagini, quindi abbiamo centoventi probabilità di previsione per
‫ognuna.
‫E ora cosa dobbiamo fare?
‫Quindi ora abbiamo una previsione di, giusto, convertiamole in etichette e poi confrontiamo le etichette
‫con ciascuna immagine.
‫Quindi ottieni etichette di previsione delle immagini personalizzate.
‫E abbiamo un tizio con etichette personalizzate Fred uguali.
‫Andremo a prendere l'etichetta Fred meravigliosa, la passeremo a Fred personalizzata.
‫I for I in range Lenn custom parades ora questa è solo una piccola comprensione per ottenere l'etichetta di previsione del Fred I
‫personalizzato per la lunghezza dell'intervallo, il rosso personalizzato, quindi per ognuno ottenere le etichette rosse personalizzate Red Label.
‫Oh, ci stiamo provando, quindi ora abbiamo bisogno di ottenere le immagini personalizzate, a. K. un. yafai non cotto.
‫Oh sappi, la nostra funzione ingiustificata non funzionerà poiché non abbiamo alcuna etichetta.
‫Questo è un piccolo bocconcino che probabilmente potremmo migliorare in seguito la nostra funzione di fuoco.
‫Ma per ora, otterremo le immagini personalizzate.
‫Il nostro lotto di funzionalità elevate non funzionerà poiché non ci sono etichette.
‫Forse potremmo sistemarlo più tardi perché siamo in procinto di partire.
‫Non vogliamo iniziare mentre siamo caldi.
‫Non vogliamo fermarci.
‫La visione del cane sta prendendo vita.
‫Siamo come scienziati pazzi.
‫Stanno hackerando insieme.
‫Siamo tornati a casa dal bar così sconvolti che abbiamo creato un modello di apprendimento per l'intera giornata
‫per aiutarci a capire quali cani stiamo controllando per immagini e dati personalizzati.
‫Dobbiamo solo disimballarlo.
‫Quindi torniamo indietro.
‫Quindi ricorda, questo riavvolgerà i nostri dati in semplici immagini e in qualcosa su cui possiamo iterare perché
‫stiamo usando come nessun iteratore alto.
‫Quindi le immagini personalizzate aggiungono l'immagine.
‫Ha senso?
‫Abbiamo un elenco vuoto, stiamo scompattando il nostro batch, i dati personalizzati dicono che lo stiamo trasformando
‫in un iteratore e stiamo aggiungendo ogni immagine alle immagini personalizzate.
‫Spostato in un'ultima cella, Hourihan ha controllato le previsioni delle immagini personalizzate.
‫Ora vogliamo tracciarlo.
‫Vogliamo tracciarlo come abbiamo fatto prima proprio qui.
‫Ma poiché non abbiamo etichette, non possiamo davvero usare la nostra funzione qui.
‫Questo è un po' un booboos.
‫Quindi potremmo dover correggere questa funzione anche in un secondo momento.
‫Potrebbe essere una piccola sfida per te stesso.
‫Ora torniamo al punto in cui eravamo, controlla le previsioni personalizzate.
‫Ehi, ti dirò che la cifra in cui la dimensione della figura è uguale a 10, 10.
‫E io vado per l'immagine in innumerevoli.
‫Immagini personalizzate.
‫Quindi, se non sei sicuro di cosa sia un numeratore, andrà solo per le immagini
‫nelle immagini personalizzate, le conterà, ne salverà il conteggio per provare a salvare l'immagine all'interno di immagini personalizzate su immagine.
‫E faremo appello a una sottotrama che fa uno tre I più uno tre colonne, una riga, e questo è l'indice
‫della nostra sottotrama.
‫Questo è quello che otteniamo.
‫Non voglio uscire X Take ha detto questo a nessuno per sbarazzarsi di quella schifezza.
‫Vogliamo solo vedere le nostre foto nella loro piena luce, il che richiede.
‫Ha ottenuto il titolo personalizzato, Fred Libels I.
‫Patti AIMCO image, quindi il titolo sarà solo l'etichetta che il nostro modello è previsto e l'immagine dovrebbe venire
‫fuori.
‫Così sei pronto?
‫Visione del cane in carne e ossa.
‫Oh, quanto è buono?
‫Quindi questa è una foto della piccola Bella come Lantry.
‫Non sono davvero sicuro di cosa sia un simile Lantry.
‫Penso che dobbiamo cercare quello.
‫Immagini.
‫OK, puoi capire perché sembra così.
‫Perché Bella in forma di bambino è davvero soffice da queste parti, e poi ci sono sette golden retriever, che è
‫esattamente quello che è.
‫E Bella è un Labrador Labrador retriever che è fenomenale.
‫Quindi la visione del cane è diventata pienamente realtà.
‫Dovresti essere estasiato con te stesso se sei arrivato qui.
‫Ora, ho bisogno che tu mi faccia un favore.
‫Se sei nella chat di Dischord e sei arrivato fino a questo punto e hai fatto alcune
‫previsioni sulle tue immagini personalizzate con i tuoi cani, condividile.
‫Voglio vedere i vostri cani e cosa ha previsto per loro il nostro modello che abbiamo costruito.
‫Ed è giusto o è sbagliato?
‫Forse potresti aggiungerlo a questa funzionalità.
‫Potresti fare il nome perché conosci le vere etichette dei tuoi cani, o forse non lo sai.
‫Quindi forse stai cercando di capirlo.
‫Questo è lo scopo della visione del cane.
‫Questo era il nostro obiettivo finale fin dall'inizio.
‫Quindi se veniamo qui.
‫Abbiamo dato un'occhiata a tutto questo, Hennings, dovresti essere così orgoglioso se sei arrivato fino
‫a qui, siamo andati dall'alto in basso.
‫Questo notebook crea un'immagine multiclasse end-to-end.
‫Gassificare utilizzando tende a fluire per intensificare il mozzo.
‫Abbiamo definito il nostro problema.
‫Abbiamo definito i nostri dati da Kagle.
‫Abbiamo definito la nostra valutazione.
‫Abbiamo esaminato un sacco di caratteristiche diverse.
‫Abbiamo il nostro spazio di lavoro pronto utilizzando il flusso di Tenzer e una GPU.
‫Abbiamo i nostri dati pronti, trasformandoli in Tensas.
‫Abbiamo visto quante diverse immagini Dogbert ci sono.
‫Abbiamo le immagini nelle etichette.
‫Mio Dio, quanto abbiamo coperto torna indietro attraverso tutto questo e datti una pacca sulla spalla
‫e se non ha alcun senso, non preoccuparti.
‫Se ci sei passato per la prima volta, non succederà.
‫Ma di cosa si tratta, è un generatore di slancio.
‫Andiamo fino in fondo.
‫Quello che abbiamo fatto, l'abbiamo passato.
‫Abbiamo i nostri dati pronti.
‫Lo trasformiamo in Tensas.
‫Abbiamo scelto un modello adatto alla nostra classificazione delle immagini dei problemi utilizzando Tenzer Flow Hubb, a. K. un. una rete neurale,
‫una rete neurale di deep learning.
‫Adattiamo il modello ai dati.
‫Abbiamo fatto previsioni.
‫Abbiamo valutato il nostro modello visualizzando le nostre previsioni.
‫Abbiamo migliorato attraverso la sperimentazione, provando il nostro modello per assicurarci che funzioni su un
‫migliaio di immagini prima di ridimensionarlo.
‫Naturalmente, ci sono altri miglioramenti che possiamo fare.
‫Lascerò alcune estensioni in una lezione dopo questa che puoi dare un'occhiata.
‫E abbiamo visto come salvare e ricaricare i nostri modelli addestrati.
‫È fenomenale.
‫Ce l'hai fatta per santa bontà, sono così entusiasta di te.
‫L'importante è ricordare che questo è un generatore di slancio.
‫Ora hai svolto un'attività di modellazione end-to-end completa per l'apprendimento automatico.
‫Hai seguito questi passaggi per dare un senso al flusso di lavoro.
‫Quindi ora puoi adattare i principi che hai imparato in tutto questo quaderno a problemi diversi, puoi andare, ehi, so
‫che se sto lavorando su un problema diverso, potrei non sapere esattamente come risolverlo,
‫ma io Ho le prove che sono stato davvero dall'inizio alla fine su un problema che non avevo mai visto prima.
‫Ho una serie di dati.
‫L'ho trasformato in tempi verbali.
‫Ho provato a modellare su una GPU.
‫Ho fatto previsioni sui dati dei test e poi ho fatto anche previsioni sui miei dati personalizzati.
‫Dovresti essere entusiasta di te stesso, quindi per favore condividi le tue previsioni sulle immagini del tuo cane personalizzate se
‫le hai, mi piacerebbe vederle.
‫Assicurati di taggarmi in discord, altrimenti ti vedrò nel prossimo video.
‫E lascerò alcune estensioni per questo progetto e diverse risorse nella prossima lezione che puoi
‫controllare.