‫Được rồi.
‫Phần thú vị nhất của thị giác chó.
‫Lý do tại sao chúng tôi xây dựng điều này ngay từ đầu.
‫Đó là khi tôi đang ngồi ở quán cà phê, bạn và bạn đang ngồi trong quán cà phê và bạn chụp một bức
‫ảnh về một con chó đẹp, và bạn quay lại đây và bạn muốn kiểm tra xem đó là giống chó nào.
‫Bạn có thể.
‫Vì vậy, chúng ta hãy thực hiện một phần nhỏ đưa ra dự đoán về hình ảnh tùy chỉnh.
‫Và đây chỉ là một phiên bản khác của việc xử lý đầu vào của chúng tôi, chuyển chúng đến thuật toán học máy của chúng tôi và sau đó xác minh kết quả
‫đầu ra của chúng tôi khi chúng tôi lần đầu tiên bắt đầu với học máy, khi chúng tôi lần đầu tiên bắt đầu
‫với học sâu, đây là những gì chúng tôi tập trung vào.
‫Đầu vào của chúng tôi là gì?
‫Đầu ra của chúng ta là gì?
‫Làm thế nào chúng ta có thể sử dụng một thuật toán học máy hiện có, mà chúng ta đã phải tìm ra hai thuật toán này?
‫Vì vậy, chúng ta hãy đi đến đây.
‫Và chúng ta cần làm gì để đưa ra dự đoán về hình ảnh tùy chỉnh?
‫Thực ra, để tôi chỉ cho bạn các hình ảnh tùy chỉnh trước.
‫Vì vậy, tôi đã có.
‫Ảnh ba con chó ở đây.
‫Có con chó con của tôi.
‫Chúng tôi đã thấy điều đó trước đây.
‫Bảy Belle đó thực sự ở trong nền.
‫Có thể làm nhầm lẫn mô hình của chúng tôi một chút.
‫Có một bức ảnh khác của bé Bella khi cô ấy còn rất nhỏ.
‫Cô ấy lớn hơn rất nhiều so với bây giờ.
‫Và có một bức ảnh gần đây của Bella đang ngồi trên một trong những chiếc ghế dài của chúng tôi, thư giãn, nhìn chằm chằm vào
‫máy ảnh với đôi mắt nâu to tròn đó.
‫Đây là một điều tuyệt vời khi thực hiện một dự án học sâu làm việc với chó.
‫Bạn phải xem ảnh của những chú chó, để lấy đường dẫn tệp.
‫Chúng ta cần lấy đường dẫn tệp của hình ảnh của chính chúng ta.
‫Hoặc thực sự ảnh của tôi hiện được lưu trữ cục bộ, vì vậy chúng tôi có thể cần tải chúng lên đây.
‫Trên thực tế, những gì tôi sẽ làm là tạo một thư mục mới.
‫Trong khi tải lên những hình ảnh này, tôi muốn bạn nghĩ xem chúng ta phải làm gì với các đầu vào của
‫mô hình học máy của mình?
‫Của tôi.
‫Chú chó.
‫Hình ảnh.
‫Điều quan trọng nhất khi chúng ta chuẩn bị đầu vào là gì?
‫Chà, nếu bạn nói chúng ta phải chuyển chúng thành số, thì bạn đã đúng.
‫Và nếu bạn nói rằng chúng tôi phải chuyển đổi chúng thành cùng một loại dữ liệu mà mô hình học máy của chúng tôi đã
‫được đào tạo, thì bạn cũng đã đúng.
‫Chuyển các đường dẫn tệp thành các lô dữ liệu bằng cách sử dụng.
‫Tạo ra.
‫Ồ, đây là lúc chức năng của chúng ta hoạt động trở lại.
‫Tạo các lô dữ liệu.
‫Đúng.
‫Và vì hình ảnh tùy chỉnh của chúng tôi sẽ không có nhãn vì đó là những gì chúng tôi đang cố gắng tìm
‫hiểu, nên chúng tôi đặt thông số dữ liệu thử nghiệm thành.
‫ĐÚNG VẬY.
‫Và sau đó, chúng tôi chuyển dữ liệu hình ảnh tùy chỉnh trở lại các mô hình của chúng tôi.
‫Dự đoán.
‫Phương pháp.
‫Và sau đó chúng ta phải chuyển đổi xác suất đầu ra dự đoán thành nhãn dự đoán.
‫Vì vậy, làm cho chúng theo một cái gì đó mà chúng tôi có thể hiểu và sau đó so sánh các nhãn được dự đoán với các hình
‫ảnh tùy chỉnh.
‫Chà.
‫Đó là một chút thách thức, nhưng nó không phải là điều mà chúng ta từng thấy trước đây.
‫Có vẻ như rất nhiều, nhưng chúng tôi sẽ gỡ bỏ nó.
‫Vì vậy, chúng ta hãy lấy các phần tệp hình ảnh tùy chỉnh.
‫Chúng tôi sẽ thiết lập đường dẫn tùy chỉnh và chúng tôi vừa làm điều đó.
‫Vì vậy, đó sẽ là lái xe chém ổ đĩa của tôi chém chó tầm nhìn.
‫Nó là cái gì vậy?
‫Hình ảnh con chó của tôi?
‫Đó là nơi tôi vừa tải lên ba bức ảnh con chó của riêng tôi.
‫Vì vậy, bạn có thể muốn tải ảnh chó của riêng mình lên đây nếu bạn có.
‫Tôi hy vọng bạn làm.
‫Và sau đó chúng tôi đi đến đây.
‫Chúng tôi sẽ chuyển sang hình ảnh tùy chỉnh.
‫Đường dẫn tương đương với một lần hiểu danh sách nhỏ một lần nữa.
‫Cộng với tên F, tên tệp cho tên f trong danh sách dấu chấm của o.
‫Tât nhiên.
‫Vì vậy, đây giống như tiêu chuẩn vàng về những gì bạn đang làm với mô hình học máy của mình.
‫Khi bạn đã đào tạo nó, chỉ cần sử dụng nó trên dữ liệu bạn đã được cung cấp là một điều.
‫Nhưng những gì chúng tôi đang làm bây giờ là sử dụng nó trên dữ liệu tùy chỉnh của riêng chúng tôi.
‫Ôi không.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Vì vậy, chúng ta nên có một số đường dẫn hình ảnh tùy chỉnh.
‫Bây giờ, tôi đã nói gì?
‫Đây là tiêu chuẩn vàng của học máy và học sâu là xem mô hình của bạn như thế nào.
‫Tôi thậm chí không thể gõ ngay bây giờ.
‫Hừ!
‫Chà, nó không hoạt động sao?
‫Cho s f tên trong.
‫Thị giác chó, đường dẫn tùy chỉnh.
‫Thêm nếu.
‫Tên bốn.
‫Nếu tên và O.
‫Tại sao điều này không hoạt động?
‫Ồ, tôi có phải chạy lại cái này không?
‫Danh sách trống.
‫Hừ!
‫Ồ, dừng lại, Lister.
‫Đường dẫn tùy chỉnh.
‫Tôi đã tải lên bất kỳ hình ảnh con chó ở đó?
‫Đó là lý do tại sao nó không hoạt động.
‫Cổ điển.
‫Hãy tải ảnh doggie của tôi lên.
‫Nói chuyện mất tập trung để vượt trội nó.
‫Mở nó ra.
‫Vì vậy, quá trình tải lên sẽ không mất quá nhiều thời gian vì nó chỉ có ba bức ảnh.
‫Nếu bạn đang sử dụng nhiều dữ liệu hơn.
‫Tôi có lẽ sẽ tìm một cách khác.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Hiện nay.
‫Chúng tôi sẽ trở lại đây.
‫Điều này sẽ hoạt động.
‫Các ngón tay bắt chéo, và nó có.
‫Bây giờ, chúng ta phải làm gì?
‫Chà, chúng ta cần tạo các lô dữ liệu, vì vậy đây là những gì chúng ta có thể làm.
‫Biến hình ảnh tùy chỉnh thành tập dữ liệu hàng loạt.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ chuyển dữ liệu tùy chỉnh bằng cách tạo các lô dữ liệu.
‫Đây là chức năng nhỏ đáng tin cậy của chúng tôi mà chúng tôi đã viết nhiều lần trước, nhưng như tôi đã nói, một ngày nào đó
‫nó sẽ có ích.
‫Đường dẫn hình ảnh tùy chỉnh.
‫Chúng tôi sẽ chuyển nó đến đó và sau đó chúng tôi sẽ kiểm tra dữ liệu tùy chỉnh.
‫Hoặc hãy nhớ rằng, vì điều này không có nhãn, chúng ta cần chuyển nó vào như thể đó là dữ liệu thử nghiệm.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Tập dữ liệu hàng loạt của các hình dạng.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Hình ảnh 2 đến 4 x 2 đến 4 x 3 ở dạng hai phao.
‫Hình ảnh tùy chỉnh của chúng tôi ở các thì nên chúng tôi có thể đưa ra dự đoán trên dữ liệu tùy chỉnh.
‫Làm cách nào để chúng tôi đưa ra dự đoán với mô hình của mình?
‫Preds tùy chỉnh đã tải đầy đủ mô hình.
‫Chấm dự đoán.
‫Dữ liệu tùy chỉnh.
‫Vâng, làm ơn.
‫Chúng tôi sẽ xem xét các chủ đề tùy chỉnh.
‫Bạn có đoán được đây sẽ là hình gì không?
‫Chúng tôi đã thấy điều đó trước đây.
‫Chúng tôi đang trở nên nóng.
‫Chúng tôi đang trở nên nóng ở đây.
‫Chủ đề tùy chỉnh.
‫Có, ba hình ảnh.
‫Vì vậy, chúng tôi có 120 xác suất dự đoán cho mỗi xác suất.
‫Và bây giờ chúng ta phải làm gì?
‫Vì vậy, bây giờ chúng ta đã có một mảng dự đoán, hãy chuyển chúng thành các nhãn và sau đó so sánh các nhãn
‫với mỗi hình ảnh.
‫Vì vậy, nhận các nhãn dự đoán hình ảnh tùy chỉnh và chúng ta sẽ chuyển các nhãn trước tùy chỉnh bằng.
‫Chúng tôi sẽ lấy nhãn Pred tuyệt vời vượt qua nó tùy chỉnh của Fred.
‫Mắt trong tầm mắt, Len.
‫Các cuộc diễu hành tùy chỉnh.
‫Bây giờ, đây chỉ là một chút hiểu biết để có được nhãn dự đoán của mắt Fred tùy chỉnh cho cuộc diễu hành
‫tùy chỉnh độ dài phạm vi.
‫Vì vậy, đối với mỗi một, hãy lấy các nhãn màu đỏ tùy chỉnh nhãn màu đỏ.
‫Hoặc chúng ta đang đá.
‫Có một đi vào này.
‫Vì vậy, bây giờ chúng ta cần lấy các hình ảnh tùy chỉnh, a. k. một. un hàng loạt ify.
‫Ôi không.
‫Nhóm năm chức năng của riêng chúng tôi sẽ không hoạt động vì chúng tôi không có bất kỳ nhãn nào.
‫Đó là một mẹo nhỏ mà chúng tôi có thể có thể cải thiện hàng loạt chức năng của
‫riêng mình sau này, nhưng bây giờ chúng tôi sẽ lấy các hình ảnh tùy chỉnh trên ify hàng loạt.
‫Chức năng sẽ không hoạt động vì không có nhãn.
‫Có lẽ chúng tôi có thể sửa lỗi này sau bởi vì chúng tôi đều không muốn dừng lại khi đang nóng.
‫Chúng tôi không muốn dừng lại.
‫Hình ảnh con chó đang trở nên sống động.
‫Chúng tôi giống như những nhà khoa học điên ở đây đang hack cùng nhau.
‫Chúng tôi đi khỏi quán cà phê về nhà, rất bối rối nên chúng tôi đã xây dựng toàn bộ mô hình học sâu để giúp
‫chúng tôi tìm ra những con chó mà chúng tôi đang kiểm tra.
‫Hình ảnh trong dữ liệu tùy chỉnh.
‫Chúng tôi chỉ cần giải nén nó để chúng tôi sẽ tiếp tục hàng loạt.
‫Vì vậy, hãy nhớ rằng, điều này sẽ giải phóng lô dữ liệu của chúng tôi chỉ thành hình ảnh và thành một thứ gì đó mà chúng tôi có thể
‫lặp lại vì chúng tôi đang sử dụng như trình lặp numpy.
‫Vì vậy, hình ảnh tùy chỉnh thêm hình ảnh.
‫Điều đó có ý nghĩa?
‫Vì vậy, chúng tôi có một danh sách trống trong đó khi sắp xếp tập dữ liệu tùy chỉnh hàng loạt của chúng tôi, chúng tôi đang biến
‫nó thành một trình lặp và chúng tôi nối mỗi hình ảnh vào các hình ảnh tùy chỉnh.
‫Tôi nghĩ đã chuyển sang một đợt bán hàng cuối cùng.
‫Kiểm tra dự đoán hình ảnh tùy chỉnh.
‫Bây giờ chúng tôi muốn vẽ nó lên.
‫Chúng tôi muốn lập kế hoạch như chúng tôi đã làm trước đây ngay tại đây.
‫Nhưng bởi vì chúng tôi không có nhãn, chúng tôi không thể thực sự sử dụng chức năng của chúng tôi ở đây.
‫Đó là một chút cấm kỵ.
‫Vì vậy, chúng tôi cũng có thể phải sửa lại chức năng này vào một ngày sau đó.
‫Đó có thể là một thử thách nhỏ cho chính bạn.
‫Bây giờ chúng tôi quay trở lại ngay vị trí của chúng tôi, kiểm tra các dự đoán tùy chỉnh, biểu đồ dấu chấm.
‫Chúng ta sẽ đi đến kích thước hình bằng 1010.
‫Và chúng ta sẽ đi đến hình ảnh con mắt trong liệt kê.
‫Hình ảnh tùy chỉnh.
‫Vì vậy, nếu bạn không chắc chắn về liệt kê là gì, bạn chỉ cần đi tìm các hình ảnh.
‫Trong hình ảnh tùy chỉnh, đếm chúng lên, lưu số lượng của nó vào I và lưu hình ảnh bên trong hình ảnh tùy chỉnh
‫thành hình ảnh.
‫Và chúng ta sẽ đi đến phần phụ bô bô.
‫Tôi đi 13i cộng một.
‫Ba cột một hàng.
‫Và đây là chỉ mục của subplot của chúng tôi.
‫Đó là lý do tại sao chúng tôi hiểu rằng tôi không muốn sử dụng PLT trên tích tắc X, đặt điều đó thành không để thoát khỏi sự lập dị đó.
‫Chúng tôi chỉ muốn xem những bức ảnh của chúng tôi trong ánh sáng đầy đủ của họ và cảm nhận được lý do tại sao tex.
‫PLT.
‫Tiêu đề các nhãn Pred tùy chỉnh.
‫TÔI.
‫Hình ảnh KLT Macho.
‫Vì vậy, tiêu đề sẽ chỉ là nhãn mà mô hình của chúng tôi được dự đoán và hình ảnh sẽ xuất hiện.
‫Vậy bạn đã sẵn sàng chưa?
‫Thị giác chó bằng xương bằng thịt.
‫Ồ, điều đó tốt như thế nào?
‫Vì vậy, đây là hình ảnh của Baby Bella Lakeland Terrier.
‫Tôi thực sự không chắc Lakeland Terry là gì.
‫Tôi nghĩ rằng chúng tôi đã xem xét điều đó.
‫Hình ảnh.
‫Được chứ.
‫Bạn có thể hiểu tại sao nó trông như vậy.
‫Bởi vì Bella trong hình dạng em bé là thực sự lông bông ở đây.
‫Và sau đó là bảy chú chó săn lông vàng, chính xác là con người của cô ấy.
‫Và Bella là một chú chó săn Labrador Labrador thật phi thường.
‫Vì vậy, thị giác chó đã hoàn toàn trở nên sống động.
‫Bạn nên vui mừng với chính mình nếu bạn được nghe.
‫Bây giờ, tôi cần bạn giúp tôi một việc.
‫Nếu bạn đang tham gia cuộc trò chuyện Discord và bạn đã làm được điều này và bạn đã đưa ra một số dự đoán về hình ảnh
‫tùy chỉnh của riêng mình với những chú chó của mình, vui lòng chia sẻ chúng.
‫Tôi muốn xem những con chó của bạn và mô hình của chúng tôi mà chúng tôi đã xây dựng đã dự đoán cho chúng.
‫Và nó đúng hay nó sai?
‫Có lẽ bạn có thể thêm điều đó vào chức năng này.
‫Bạn có thể đặt tên vì bạn biết nhãn thật của những chú chó của mình, hoặc có thể bạn không biết, vì vậy có
‫thể bạn đang cố gắng tìm ra.
‫Đó là mục đích của thị giác chó.
‫Đó là mục tiêu cuối cùng của chúng tôi ngay từ đầu.
‫Vì vậy, nếu chúng ta đến đây.
‫Chúng tôi đã đi.
‫Nhìn vào tất cả các tiêu đề này.
‫Bạn nên tự hào nếu bạn đã làm được tất cả các chặng đường đến đây.
‫Chúng tôi đã đi từ bên phải lên trên cùng.
‫Máy tính xách tay này xây dựng bộ phân loại hình ảnh đa lớp từ đầu đến cuối bằng cách sử dụng TensorFlow hai và trung tâm TensorFlow.
‫Chúng tôi đã xác định vấn đề của chúng tôi.
‫Chúng tôi đã xác định dữ liệu của mình từ Kaggle.
‫Chúng tôi đã xác định đánh giá của chúng tôi.
‫Chúng tôi đã xem qua một loạt các tính năng khác nhau.
‫Chúng tôi đã chuẩn bị sẵn không gian làm việc bằng cách sử dụng TensorFlow hai và một GPU.
‫Chúng tôi đã chuẩn bị sẵn dữ liệu của mình, chuyển nó thành các thì.
‫Chúng tôi đã thấy có bao nhiêu hình ảnh giống chó khác nhau.
‫Chúng tôi có các hình ảnh trong nhãn.
‫Trời ơi.
‫Chúng tôi đã bảo hiểm bao nhiêu?
‫Quay lại tất cả những điều này và tự vỗ về mình.
‫Và nếu tất cả không có ý nghĩa, đừng lo lắng.
‫Nếu bạn đã trải qua nó lần đầu tiên, nó sẽ không.
‫Nhưng đây là cái gì, nó là một công cụ tạo động lực.
‫Hãy đi xuống ngay phía dưới.
‫Những gì chúng tôi đã làm, chúng tôi đã trải qua, chúng tôi đã có sẵn dữ liệu của mình.
‫Chúng tôi chuyển nó thành các thì.
‫Chúng tôi đã chọn một mô hình để phù hợp với việc phân loại hình ảnh vấn đề của chúng tôi bằng cách sử dụng trung tâm TensorFlow a. k. một mạng nơ-ron, một mạng
‫nơ-ron học sâu.
‫Chúng tôi phù hợp với mô hình với dữ liệu.
‫Chúng tôi đã đưa ra dự đoán.
‫Chúng tôi đã đánh giá mô hình của chúng tôi.
‫Bằng cách trực quan hóa các dự đoán của mình, chúng tôi đã cải thiện thông qua thử nghiệm, bằng cách thử một mô hình
‫để đảm bảo rằng nó hoạt động trên một nghìn hình ảnh trước khi mở rộng quy mô.
‫Tất nhiên, có một số cải tiến nữa mà chúng tôi có thể làm.
‫Tôi sẽ để lại một số phần mở rộng trong một bài giảng sau bài giảng này mà bạn có thể xem qua.
‫Và chúng tôi đã biết cách lưu và tải lại các mô hình được đào tạo của chúng tôi.
‫Ồ.
‫Đó là hiện tượng.
‫Bạn đã vượt qua được.
‫Chúa ơi, tôi rất thích bạn.
‫Điều quan trọng là hãy nhớ rằng đây là một công cụ tạo động lực.
‫Bây giờ bạn đã trải qua một giai đoạn hoàn chỉnh để kết thúc nhiệm vụ lập mô hình học máy.
‫Bạn đã trải qua các bước này, quy trình làm việc TensorFlow.
‫Vì vậy, bây giờ bạn có thể điều chỉnh các nguyên tắc mà bạn đã học được trong suốt cuốn sổ tay này cho các vấn đề khác nhau.
‫Bạn có thể đi, Này, tôi biết nếu tôi đang giải quyết một vấn đề khác, tôi có thể không biết chính xác cách giải quyết nó.
‫Nhưng tôi có bằng chứng rằng tôi thực sự đã kết thúc một vấn đề mà tôi chưa từng thấy trước đây.
‫Tôi có một bộ dữ liệu.
‫Tôi đã biến nó thành các thì.
‫Tôi đã cố gắng tạo mô hình trên một CPU, tôi đã đưa ra các dự đoán trên dữ liệu thử nghiệm và sau đó tôi thậm chí đưa ra các dự
‫đoán trên dữ liệu tùy chỉnh của riêng mình.
‫Bạn nên tự hào với chính mình, vì vậy hãy chia sẻ dự đoán của bạn về hình ảnh con chó tùy chỉnh của bạn nếu bạn
‫có chúng.
‫Tôi rất thích nhìn thấy chúng.
‫Hãy chắc chắn rằng bạn gắn thẻ tôi trong sự bất hòa, nhưng nếu không, tôi sẽ gặp bạn trong video tiếp theo và tôi sẽ để lại một số phần mở rộng
‫cho dự án này cũng như các tài nguyên khác nhau trong bài giảng tiếp theo mà bạn có thể xem
‫qua.