‫Tudo certo.
‫A parte mais empolgante da visão de um cachorro, a razão pela qual construímos isso em primeiro lugar,
‫é quando estou sentado em um café, quando você está sentado em um café e tira
‫a foto de um cachorro legal e você volta aqui e se você quiser verificar que raça de cachorro era, você pode, então
‫vamos fazer uma pequena seção fazendo previsões em imagens personalizadas.
‫E esta é apenas outra versão do processamento de nossas entradas, passando-as para nosso algoritmo de aprendizado de máquina e, em
‫seguida, verificando as saídas quando iniciamos o aprendizado de máquina, quando iniciamos com o aprendizado
‫profundo, é nisso que estamos focados .
‫Quais são as nossas entradas, quais são as nossas saídas, como podemos usar um algoritmo de aprendizado de
‫máquina existente, que já temos para descobrir esses dois?
‫Então vamos aqui.
‫E o que precisamos fazer para fazer previsões em imagens personalizadas?
‫Bem, na verdade, deixe-me mostrar primeiro as imagens personalizadas.
‫Então eu tenho.
‫Três fotos de cães aqui.
‫Aí está minha papoula, já vimos aquela antes, aquele sino sete está na verdade ao fundo, pode confundir
‫nosso modelo um pouco.
‫Há outra foto do bebê Bella quando ela era tão pequena.
‫Ela é muito maior do que isso agora.
‫E há uma foto recente de Bella sentada em um de nossos sofás, apenas relaxando, olhando para a
‫câmera com aqueles grandes olhos castanhos.
‫É uma coisa bonita trabalhar em um projeto de aprendizado profundo que funciona com cães, você tem que
‫olhar as fotos dos cães, então pegue os caminhos de queda.
‫Precisamos obter as partes distantes de nossas próprias imagens ou, na verdade, minhas fotos estão atualmente armazenadas localmente, então talvez
‫seja necessário carregá-las aqui.
‫Na verdade, o que vou fazer é criar uma nova pasta.
‫Enquanto estou enviando essas imagens, quero que você pense sobre o que temos que fazer com as entradas de nosso
‫modelo de aprendizado de máquina.
‫Meu.
‫Cão.
‫Fotos.
‫Qual é a coisa mais importante quando estamos preparando nossas contribuições?
‫Bem, se você disse que temos que convertê-los em números, você está correto, e se você disse
‫que temos que convertê-los no mesmo tipo de dados em que nosso modelo de aprendizado de máquina foi treinado, você também
‫está correto.
‫Transforme as partes do arquivo em lotes de dados usando.
‫Crie, oh, é aqui que nossa função está voltando ao jogo, crie lotes de dados.
‫sim.
‫E já que nossas imagens personalizadas não terão rótulos, é isso que estamos tentando descobrir.
‫Definimos o parâmetro de dados de teste como verdadeiro.
‫E então passamos os dados da imagem customizada de volta para nossos modelos.
‫Prever.
‫Método.
‫E então temos que converter as probabilidades de saída de previsão em níveis de previsão, tornando-as em algo que
‫possamos entender e, em seguida, comparar os níveis previstos com as imagens personalizadas.
‫Isso é um pouco desafiador, mas não é nada que vimos antes.
‫Parece muito, mas vamos retirá-lo.
‫Então, vamos obter as partes do arquivo de imagem personalizado.
‫Vamos configurar o caminho personalizado.
‫E nós simplesmente fizemos isso.
‫Então, isso vai direcionar minhas apresentações de slides de visão de cães dirigidos nas fotos de meus cães.
‫É onde acabei de enviar três das minhas próprias fotos de cachorro, então você pode querer fazer o upload de suas próprias fotos de cachorro para
‫saber se você tem algumas.
‫Espero que você faça.
‫E então vamos aqui, vamos fazer uma imagem personalizada.
‫Caminhos equivalem a um pouco menos de compreensão novamente.
‫Mais o nome F, arquivo, nome para o nome F em nossa lista.
‫Portanto, isso é como o padrão ouro do que você está fazendo com seu modelo de aprendizado de máquina depois
‫de treiná-lo.
‫Uma coisa é usá-lo nos dados que você forneceu, mas o que estamos fazendo agora é usá-lo em nossos
‫próprios dados personalizados.
‫Ah não.
‫Aqui vamos nós.
‫Devemos ter alguns caminhos de imagem personalizados e o que eu estava dizendo, este ainda é um padrão ouro de aprendizado de
‫máquina e aprendizado profundo é ver como seu modelo.
‫Não consigo nem digitar agora.
‫Hum.
‫Bem, por que não funciona?
‫Para o nome de F em.
‫Visão do cão, caminho personalizado.
‫Mais F nove para F nome OS.
‫Por que esta ordem de serviço não é depois que eu tenho que executá-la novamente?
‫Lista vazia.
‫Hum.
‫Sempre, pelo menos.
‫Caminho personalizado.
‫Eu não carreguei nenhuma foto de cachorro lá?
‫É por isso que não está funcionando clássico, vamos carregar minhas fotos de cachorrinho, distraí conversando com o Oben empolgado
‫assim.
‫Portanto, o upload não deve demorar muito porque são apenas três fotos se você estiver usando mais
‫dados.
‫Provavelmente encontrarei uma maneira diferente.
‫Aqui vamos nós.
‫Agora vamos voltar aqui, isso deve funcionar.
‫Dedos cruzados, e isso acontece.
‫Agora, o que devemos fazer?
‫Bem, precisamos criar lotes de dados, então isso é o que podemos fazer, transformar imagens personalizadas em conjuntos de dados em lote.
‫Então, vamos usar dados personalizados para criar lotes de dados.
‫Esta é nossa pequena função confiável que escrevemos muitas luas atrás, mas como eu disse, ela será útil
‫um dia.
‫Caminhos de imagens personalizadas irão passar por lá.
‫E então verificaremos os dados personalizados, todos lembrem, porque isso não tem rótulos, precisamos passá-los como
‫se fosse um testador.
‫Lá vamos nós, esse é o conjunto de dados das formas.
‫Lá vamos nós, as imagens dois a quatro por dois a quatro por três na forma de dois voos.
‫Nossas imagens personalizadas estão em intensivos para que possamos fazer previsões sobre os dados personalizados.
‫Como fazemos uma previsão com nosso modelo?
‫Desfiles personalizados carregados, modelo completo.
‫Não faça previsões.
‫Dados personalizados, sim, por favor.
‫Nós daremos uma olhada nos tópicos personalizados. Você consegue adivinhar que formato terá?
‫Já vimos isso antes.
‫Estamos esquentando, estamos esquentando aqui.
‫Tópicos personalizados, sim, três imagens, então temos cento e vinte probabilidades de previsão para
‫cada uma.
‫E agora o que temos que fazer?
‫Portanto, agora temos uma previsão de, certo, vamos convertê-los em rótulos e, em seguida, comparar os rótulos
‫com cada imagem.
‫Portanto, obtenha rótulos de previsão de imagem personalizados.
‫E nós temos um cara com rótulos personalizados de Fred iguais.
‫Nós vamos conseguir o rótulo do Fred maravilhoso, passar o personalizado do Fred.
‫I for I in range Lenn custom desfades agora, isso é apenas um pouco de compreensão para obter o rótulo de predição do Fred
‫I personalizado para comprimento de intervalo, vermelho personalizado, então para cada um obtenha os rótulos vermelhos personalizados Red Label.
‫Oh, estamos começando a tentar, então agora precisamos obter as imagens personalizadas, a. k. uma. yafai não cozido.
‫Ah, sabe, nossa função injustificada não funcionará, pois não temos rótulos.
‫Esse é um pequeno detalhe que provavelmente poderíamos melhorar nosso próprio lote de função de fogo mais tarde.
‫Mas, por enquanto, obteremos as imagens personalizadas.
‫Nosso próprio lote de funções altas não funcionará porque não há rótulos.
‫Talvez possamos consertar isso mais tarde, porque estamos indo bem.
‫Não queremos começar enquanto estamos com calor.
‫Não queremos parar.
‫A visão do cão está ganhando vida.
‫Somos como um cientista louco.
‫Eles estão hackeando juntos.
‫Voltamos do café para casa tão perturbados que construímos um modelo de aprendizado de um dia inteiro para
‫nos ajudar a descobrir quais cães estamos checando para imagens e dados personalizados.
‫Só precisamos desempacotar.
‫Então, vamos voltar.
‫Portanto, lembre-se de que isso vai desdobrar nossos dados de volta em apenas imagens e em algo que podemos iterar
‫porque não estamos usando como um iterador alto.
‫Portanto, imagens personalizadas acrescentam imagem.
‫Isso faz sentido?
‫Temos uma lista vazia, estamos descompactando nosso lote, dados personalizados dizem que estamos transformando-os em
‫um iterador e anexando cada imagem a imagens personalizadas.
‫Deslocado para uma última célula, Hourihan verificou as previsões de imagens personalizadas.
‫Agora queremos traçar tudo.
‫Queremos planejar como fizemos antes, bem aqui.
‫Mas, como não temos rótulos, não podemos realmente usar nossa função aqui.
‫Isso é um pouco booboos.
‫Portanto, podemos ter que refixar essa função em uma data posterior também.
‫Isso pode ser um pequeno desafio para você.
‫Agora vamos voltar para onde estávamos, verificar as previsões personalizadas.
‫Ei, vou te dizer que o número que vamos usar é igual a 10, 10.
‫E nós vamos pela imagem em inúmeras.
‫Imagens personalizadas.
‫Então, se você não tem certeza do que é um numerador, ele vai apenas buscar
‫as imagens em imagens customizadas, contá-las, salvar a contagem para tentar salvar a imagem dentro de imagens customizadas para imagem.
‫E vamos apelar para uma subtrama com um três I mais uma, três colunas, uma linha, e este é o índice
‫de nossa subtrama.
‫Isso é o que temos.
‫Não quero sair. X takes não disse a ninguém para me livrar daquela nojenta.
‫Queremos apenas ver nossas fotos em sua distribuição total de luz, o que leva.
‫Ele tem o título personalizado, Fred Libels I.
‫Imagem Patti AIMCO, então o título será apenas o rótulo que nosso modelo está previsto e que a imagem deve
‫aparecer.
‫Então você está pronto?
‫Visão do cão em carne e osso.
‫Oh, quão bom é isso?
‫Esta é uma foto da Bella bebê como Lantry.
‫Não tenho certeza de como é um Lantry.
‫Acho que temos que pesquisar esse.
‫Imagens.
‫OK, você pode ver por que é assim.
‫Porque Bella em forma de bebê é bem fofa por aqui, e isso é o sete golden retriever, que é exatamente
‫o que ela é.
‫E Bella é um Labrador Labrador retriever fenomenal.
‫Portanto, a visão canina ganhou vida.
‫Você deveria estar em êxtase consigo mesmo se chegou aqui.
‫Agora, preciso que você me faça um favor.
‫Se você está no chat do Dischord e chegou até aqui e fez algumas previsões
‫sobre suas próprias imagens personalizadas com seus cães, compartilhe-as.
‫Quero ver seus cães e o que nosso modelo que construímos previu para eles.
‫E isso está certo ou errado?
‫Talvez você possa adicionar isso a esta funcionalidade.
‫Você poderia fazer o nome porque conhece os verdadeiros rótulos de seus próprios cães, ou talvez não.
‫Então, talvez você esteja tentando descobrir.
‫Esse é o propósito da visão do cachorro.
‫Esse foi o nosso objetivo final desde o início.
‫Então, se viermos aqui.
‫Já vimos tudo isso, Hennings, você deveria estar tão orgulhoso se chegou
‫até aqui que subimos do topo.
‫Este notebook constrói uma imagem multiclasse de ponta a ponta.
‫Gasify usando tende a fluir para intensificar hub.
‫Definimos nosso problema.
‫Definimos nossos dados de Kagle.
‫Definimos nossa avaliação.
‫Nós passamos por vários recursos diferentes.
‫Temos nosso espaço de trabalho pronto usando o fluxo Tenzer para e uma GPU.
‫Temos nossos dados prontos, transformando-os em Tensas.
‫Vimos quantas imagens diferentes de Dogbert existem.
‫Temos as imagens nas etiquetas.
‫Meu Deus, o quanto nós cobrimos, volte para tudo isso e dê um tapinha nas costas e
‫se nada não fizer sentido, não se preocupe.
‫Se você passou por isso pela primeira vez, não vai passar.
‫Mas o que é isso, é um criador de momentum.
‫Vamos descer até o fundo.
‫O que fizemos, nós passamos.
‫Temos nossos dados prontos.
‫Nós o transformamos em Tensas.
‫Escolhemos um modelo adequado à nossa classificação de imagem de problema usando Tenzer Flow Hubb, a. k. uma. uma rede neural,
‫uma rede neural de aprendizado profundo.
‫Ajustamos o modelo aos dados.
‫Fizemos previsões.
‫Avaliamos nosso modelo visualizando nossas previsões.
‫Melhoramos por meio da experimentação, testando nosso modelo para garantir que ele funcione
‫em mil imagens antes de aumentá-lo.
‫Claro, existem mais algumas melhorias que podemos fazer.
‫Vou deixar algumas extensões em uma palestra após esta que você pode conferir.
‫E vimos como salvar e recarregar nossos modelos treinados.
‫Isso é fenomenal.
‫Você fez isso por santa bondade, estou tão feliz por você.
‫O importante é lembrar que este é um criador de momentum.
‫Você agora passou por um fim completo para terminar a tarefa de modelagem de aprendizado de máquina.
‫Você percorreu essas etapas para perceber o fluxo de trabalho do fluxo.
‫Então, agora você pode adaptar os princípios que aprendeu ao longo deste caderno em problemas diferentes, você pode ir, ei,
‫eu sei que se estou trabalhando em um problema diferente, posso não saber exatamente
‫como resolvê-lo, mas Tenho evidências de que realmente estive de ponta a ponta em um problema que não tinha visto antes.
‫Eu tenho um conjunto de dados.
‫Eu transformei em tempos.
‫Eu tentei modelar em uma GPU.
‫Fiz previsões em dados de teste e, em seguida, fiz até previsões em meus próprios dados personalizados.
‫Você deve estar feliz com você mesmo, então, por favor, compartilhe suas previsões sobre as imagens personalizadas de cães, se
‫as tiver. Eu adoraria vê-las.
‫Certifique-se de me marcar no discord, mas caso contrário, vejo você no próximo vídeo.
‫E deixarei algumas extensões para este projeto, bem como diferentes recursos na próxima aula que você
‫poderá conferir.