‫De acuerdo.
‫La parte más emocionante de la visión del perro, la razón por la que construimos esto en
‫primer lugar, es cuando estoy sentado en un café, cuando estás sentado en un café
‫y tomas una foto de un buen perro y regresas. aquí y quieres comprobar qué raza de perro era, así que
‫hagamos una pequeña sección haciendo predicciones sobre imágenes personalizadas.
‫Y esta es solo otra versión de procesar nuestras entradas, pasarlas a nuestro algoritmo de aprendizaje automático y luego verificar los
‫resultados cuando comenzamos con el aprendizaje automático, cuando comenzamos con el aprendizaje profundo, esto
‫es en lo que nos enfocamos .
‫¿Cuáles son nuestras entradas, cuáles son nuestras salidas, cómo podemos usar un algoritmo de aprendizaje automático
‫existente, que ya tenemos para resolver estos dos?
‫Así que vayamos aquí.
‫¿Y qué tenemos que hacer para hacer predicciones sobre imágenes personalizadas?
‫Bueno, en realidad, déjame mostrarte las imágenes personalizadas primero.
‫Así que tengo.
‫Aquí tres fotos de perros.
‫Ahí está mi amapola, ya la hemos visto antes, esa campana de siete en realidad está en el fondo, podría
‫confundir un poco nuestro modelo.
‫Hay otra foto de la bebé Bella cuando era tan pequeña.
‫Ella es mucho más grande que eso ahora.
‫Y hay una foto reciente de Bella sentada en uno de nuestros sofás, simplemente relajándose, mirando a la
‫cámara con esos grandes ojos marrones.
‫Esto es algo hermoso sobre trabajar en un proyecto de aprendizaje profundo que funciona con perros, tienes que
‫mirar fotos de perros, así que busca los caminos del otoño.
‫Necesitamos obtener las partes más lejanas de nuestras propias imágenes o, de hecho, mis fotos están almacenadas localmente, por lo que es posible
‫que debamos cargarlas aquí.
‫En realidad, lo que voy a hacer es crear una nueva carpeta.
‫Mientras subo estas imágenes, quiero que piensen qué tenemos que hacer con las entradas de nuestro
‫modelo de aprendizaje automático.
‫Mi.
‫Perro.
‫Fotos.
‫¿Qué es lo más importante cuando estamos preparando nuestras aportaciones?
‫Bueno, si dijeras que tenemos que convertirlos en números, estarías en lo correcto, y si dijeras que tenemos
‫que convertirlos en el mismo tipo de datos en los que se entrenó nuestro modelo de aprendizaje automático, también estarías en
‫lo correcto.
‫Convierta las partes del archivo en lotes de datos usando.
‫Crear oh, aquí es donde nuestra función vuelve a entrar en juego, crear lotes de datos.
‫Si.
‫Y dado que nuestras imágenes personalizadas no tendrán etiquetas, eso es lo que estamos tratando de averiguar.
‫Establecemos el parámetro de datos de prueba en verdadero.
‫Y luego pasamos los datos de la imagen personalizada a nuestros modelos.
‫Predecir.
‫Método.
‫Y luego tenemos que convertir las probabilidades de salida de la predicción a niveles de predicción, para convertirlas en
‫algo que podamos entender y luego comparar los niveles predichos con las imágenes personalizadas.
‫Eso es un desafío, pero no es nada que hayamos visto antes.
‫Parece mucho, pero lo vamos a eliminar.
‫Así que obtengamos las partes del archivo de imagen personalizado.
‫Configuraremos la ruta personalizada.
‫Y acabamos de hacer eso.
‫Así que eso va a estar impulsando mis presentaciones de diapositivas de visión de perro conduciendo en las fotos de mi perro.
‫Ahí es donde acabo de subir tres de mis propias fotos de perros, por lo que es posible que desee cargar sus propias fotos de perros
‫para escuchar si tiene algunas.
‫Espero que lo hagas.
‫Y luego vamos aquí, vamos a ir a una imagen personalizada.
‫Paths es igual a un poco menos de comprensión nuevamente.
‫Más el nombre de F, el archivo, el nombre del nombre de F en nuestra lista.
‫Entonces, este es como el estándar de oro de lo que está haciendo con su modelo de aprendizaje automático una vez que lo
‫haya entrenado.
‫Una cosa es usarlo en los datos que le han proporcionado, pero lo que estamos haciendo ahora es usarlo en nuestros
‫propios datos personalizados.
‫Oh no.
‫Aquí vamos.
‫Entonces, deberíamos tener algunas rutas de imagen personalizadas y lo que estaba diciendo es que esto es un estándar de oro del aprendizaje automático
‫y el aprendizaje profundo es ver cómo funciona su modelo.
‫Ni siquiera puedo escribir en este momento.
‫Mmm.
‫Bueno, ¿por qué no ha funcionado?
‫Porque como F nombre en.
‫Visión de perro, camino personalizado.
‫Más F nueve para F name OS.
‫¿Por qué no aparece esta orden de trabajo después de tener que volver a ejecutarla?
‫Lista vacía.
‫Mmm.
‫Siempre, al menos.
‫Ruta personalizada.
‫¿No he subido fotos de perros allí?
‫Es por eso que no está funcionando el clásico, vamos a subir mis fotos de perritos, me distraí hablando con Oben emocionado de
‫eso.
‫Por lo tanto, la carga no debería tomar mucho tiempo porque solo son tres fotos si está usando más
‫datos.
‫Probablemente encuentre una forma diferente.
‫Aquí vamos.
‫Ahora volveremos aquí, esto debería funcionar.
‫Crucemos los dedos y lo hace.
‫Ahora, ¿qué tenemos que hacer?
‫Bueno, necesitamos crear lotes de datos, así que esto es lo que podemos hacer, convertir imágenes personalizadas en un conjunto de datos por lotes.
‫Así que usaremos datos personalizados igual a crear lotes de datos.
‫Esta es nuestra pequeña y confiable función que escribimos hace muchas lunas, pero como dije, será útil
‫algún día.
‫Las rutas de imágenes personalizadas pasarán eso allí.
‫Y luego revisaremos los datos personalizados que todos recordamos, porque esto no tiene etiquetas, debemos pasarlos
‫como si fuera un testador.
‫Ahí vamos, ese es el conjunto de datos de las formas.
‫Ahí vamos, imágenes de dos a cuatro por dos a cuatro por tres en forma de dos vuelos.
‫Nuestras imágenes personalizadas están en intensivos para que podamos hacer predicciones sobre los datos personalizados.
‫¿Cómo hacemos una predicción con nuestro modelo?
‫Desfiles personalizados cargados, modelo completo.
‫No prediga.
‫Datos personalizados, sí, por favor.
‫Echaremos un vistazo a los hilos personalizados, ¿puedes adivinar qué forma tendrá?
‫Lo hemos visto antes.
‫Nos estamos calentando, nos estamos calentando aquí.
‫Hilos personalizados, sí, tres imágenes, así que tenemos ciento veinte probabilidades de predicción para
‫cada una.
‫¿Y ahora que tenemos que hacer?
‫Así que ahora tenemos una predicción de, bien, vamos a convertirlos en etiquetas y luego comparar las etiquetas
‫con cada imagen.
‫Así que obtenga etiquetas de predicción de imágenes personalizadas.
‫Y tenemos un tipo personalizado con las etiquetas Fred iguales.
‫Vamos a conseguir la etiqueta de Fred maravilloso, pasarla personalizada Fred's.
‫Yo por mí en el rango de desfiles personalizados de Lenn ahora esto es solo un poco de comprensión para obtener la etiqueta de predicción del Fred I
‫personalizado para la longitud del rango, rojo personalizado, por lo que para cada uno obtenga las etiquetas rojas personalizadas de Etiqueta Roja.
‫Oh, estamos probando esto, así que ahora necesitamos obtener las imágenes personalizadas, a. k. una. yafai sin hornear.
‫Oh, sabes, nuestra función injustificada no funcionará ya que no tenemos etiquetas.
‫Ese es un pequeño dato de que probablemente podríamos mejorar nuestra propia función de lote de fuego más adelante.
‫Pero por ahora, obtendremos las imágenes personalizadas.
‫Nuestro propio lote de funciones altas no funcionará porque no hay etiquetas.
‫Tal vez podamos arreglar esto más tarde porque estamos en una buena racha.
‫No queremos empezar mientras tengamos calor.
‫No queremos detenernos.
‫La visión del perro está cobrando vida.
‫Somos como un científico loco.
‫Están pirateando juntos.
‫Nos hemos ido a casa del café tan angustiados que hemos creado un modelo de aprendizaje de día completo
‫para ayudarnos a averiguar qué perros buscamos en busca de imágenes y datos personalizados.
‫Solo tenemos que desempacarlo.
‫Así que volveremos.
‫Así que recuerde, esto va a deshacer nuestros datos en solo imágenes y en algo sobre lo que podemos iterar
‫porque no estamos usando un iterador alto.
‫Así que las imágenes personalizadas agregan imagen.
‫¿Tiene sentido?
‫Tenemos una lista vacía, estamos desempaquetando nuestro lote, los datos personalizados dicen que lo estamos convirtiendo en
‫un iterador y estamos agregando cada imagen a imágenes personalizadas.
‫Pasado a una última celda, Hourihan verificó las predicciones de imágenes personalizadas.
‫Ahora queremos trazarlo.
‫Queremos trazarlo como lo hemos hecho antes aquí.
‫Pero debido a que no tenemos etiquetas, realmente no podemos usar nuestra función aquí.
‫Eso es un poco tonto.
‫Por lo tanto, es posible que también tengamos que volver a corregir esta función en una fecha posterior.
‫Eso podría ser un pequeño desafío para ti.
‫Ahora volvemos a donde estábamos, verificamos las predicciones personalizadas.
‫Oye, te diré que la cifra es que el tamaño de la cifra es igual a 10, 10.
‫Y yo voy por mi imagen en innumerables.
‫Imágenes personalizadas.
‫Entonces, si no está seguro de qué es un numerador, solo buscará las imágenes en
‫imágenes personalizadas, las contará y guardará el recuento para intentar guardar la imagen dentro de las imágenes personalizadas en la imagen.
‫Y vamos a apelar a una subtrama que va una tres I más una tres columnas, una fila, y este es el
‫índice de nuestra subtrama.
‫Eso es lo que obtenemos.
‫No quiero salir X se lleva dicho eso a nadie para deshacerse de esa asco.
‫Solo queremos ver nuestras fotos en su máximo rendimiento, lo que requiere.
‫Obtuvo el título personalizado, Fred Libels I.
‫Imagen de Patti AIMCO, por lo que el título solo será la etiqueta en la que se predice nuestro modelo y la imagen
‫debería aparecer.
‫¿Entonces estas lista?
‫Visión de perro en carne y hueso.
‫Oh, que bueno es eso?
‫Así que esta es una foto de la bebé Bella como Lantry.
‫En realidad, no estoy seguro de qué es un Lantry parecido.
‫Creo que hemos mirado ese.
‫Imagenes
‫Bien, puedes ver por qué se ve así.
‫Porque Bella en forma de bebé es muy peluda por aquí, y luego son siete golden retriever, que es
‫exactamente lo que es.
‫Y Bella es un Labrador Labrador retriever que es fenomenal.
‫Así que la visión del perro ha cobrado vida por completo.
‫Deberías estar extasiado contigo mismo si llegas hasta aquí.
‫Ahora, necesito que me hagas un favor.
‫Si estás en el chat de Dischord y has llegado hasta aquí y has hecho algunas
‫predicciones sobre tus propias imágenes personalizadas con tus perros, compártelas.
‫Quiero ver a sus perros y lo que nuestro modelo que hemos construido ha predicho para ellos.
‫¿Y está bien o está mal?
‫Quizás podrías agregar eso a esta funcionalidad.
‫Podrías hacerte el nombre porque conoces las verdaderas etiquetas de tus propios perros, o tal vez no.
‫Entonces, tal vez estés tratando de resolverlo.
‫Ese es el propósito de la visión del perro.
‫Ese fue nuestro objetivo final desde el principio.
‫Así que si venimos aquí.
‫Hemos ido a ver todo esto, Hennings, debería estar tan orgulloso si ha
‫llegado hasta aquí, hemos ido desde arriba.
‫Este portátil crea una imagen multiclase de extremo a extremo.
‫El uso de gasificar tiende a fluir para intensificar el eje.
‫Definimos nuestro problema.
‫Definimos nuestros datos de Kagle.
‫Hemos definido nuestra valoración.
‫Hemos pasado por un montón de características diferentes.
‫Tenemos nuestro espacio de trabajo listo con Tenzer flow y una GPU.
‫Tenemos nuestros datos listos, convirtiéndolos en Tensas.
‫Hemos visto cuántas imágenes diferentes de Dogbert hay.
‫Tenemos las imágenes en las etiquetas.
‫Dios mío, cuánto hemos cubierto, repasa todo esto y date una palmadita en la espalda y,
‫si no tiene sentido, no te preocupes.
‫Si lo ha pasado por primera vez, no lo hará.
‫Pero lo que es esto, es un generador de impulso.
‫Vayamos hasta el fondo.
‫Lo que hemos hecho, lo hemos atravesado.
‫Tenemos nuestros datos listos.
‫Lo convertimos en Tensas.
‫Elegimos un modelo que se adapta a nuestra clasificación de imágenes de problemas utilizando Tenzer Flow Hubb, a. k. una. una red neuronal,
‫una red neuronal de aprendizaje profundo.
‫Ajustamos el modelo a los datos.
‫Hicimos predicciones.
‫Hemos evaluado nuestro modelo visualizando nuestras predicciones.
‫Hemos mejorado a través de la experimentación, probando nuestro modelo para asegurarnos de que funciona
‫en mil imágenes primero antes de escalar.
‫Por supuesto, hay algunas mejoras más que podemos hacer.
‫Dejaré algunas extensiones en una conferencia después de esta que pueden ver.
‫Y hemos visto cómo guardar y recargar nuestros modelos entrenados.
‫Eso es fenomenal.
‫Lo has logrado a través de la santa bondad, estoy muy emocionado por ti.
‫Lo importante es recordar que se trata de un generador de impulso.
‫Ahora ha pasado por una completa tarea de modelado de aprendizaje automático de principio a fin.
‫Ha seguido estos pasos con una sensación de flujo de trabajo.
‫Ahora puede adaptar los principios que ha aprendido a lo largo de este cuaderno en diferentes problemas, puede ir, oye, sé
‫que si estoy trabajando en un problema diferente, es posible que no sepa exactamente cómo
‫resolverlo, pero Tengo evidencia de que en realidad he estado de punta a punta en un problema que no había visto antes.
‫Tengo un conjunto de datos.
‫Lo he convertido en tiempos verbales.
‫Intenté modelar en una GPU.
‫Hice predicciones sobre datos de prueba y luego hice incluso predicciones sobre mis propios datos personalizados.
‫Deberías estar emocionado contigo mismo, así que comparte tus predicciones sobre tus imágenes personalizadas de perros, si
‫las tienes, me encantaría verlas.
‫Asegúrate de etiquetarme en la discordia, pero de lo contrario te veré en el siguiente video.
‫Y dejaré algunas extensiones para este proyecto, así como diferentes recursos en la próxima lección que
‫pueden consultar.