这是我们这门课的最后一个项目, 我希望大家能玩得开心一点｡
这一个将是很好的和快速的, 但也有大量的乐趣, 希望让你兴奋的机器学习的力量｡
现在, 我个人的观点是,
大多数机器学习的发展并不是关于创建我们自己的模型或者做真正复杂的数学和统计, 而是在于我们使用预先存在的模型来解决商业问题,
解决人类问题的能力｡
我想用一个很棒的库来演示这一点, 这个库叫做图像A｡ 一､ 就像你看到的, 让我们把它放大一点｡
它是一个Python库, 旨在使开发人员能够构建具有自包含计算机视觉功能的应用程序和系统｡
也就是说, 我们不必从头开始构建一个计算机视觉模型,
我们可以使用预先存在的工具, 使用类似于这个库的东西来解决问题, 或者围绕一个我们可以自由访问的模型创建整个业务｡
我将向你们展示一个很棒的库, 它将做一些非常好的事情｡
所以我要链接到这个资源｡
但我们要做的是创建一个图像识别应用程序, 我们给它一些照片, 它将能够告诉我们,
确切的图像有什么｡
很酷吧？
我们开始吧
因此, 如果我们通读文档, 它实际上对我们可以做什么有一个很好的概述｡
现在, 正如你在这里看到的, 我们必须为我们安装一些东西｡
让我们复制一下, 然后我会介绍其中一些的功能｡
因此, 我们将进行复制和粘贴, 确保您使用的是基于安装的PIP第三版｡
我们正在使用TensorFlow､ Cross和OpenCV, 这是一个图像处理库,
而TensorFlow和tariff是非常流行的机器学习库｡
现在我们要安装这个, 因为它正在安装｡
安装起来还挺费劲的｡
因此, 需要注意的是, 这些库往往更重｡
然后, 我们还需要安装Image API库｡
我们复制一下看看是否完成了｡
不知道｡
还是没了｡
给予它一点时间｡
让我们清除这个并运行图像｡
我升级了｡
好吧, 我会的
希望我们已经安装了这些库｡
我们能做的就是, 嗯, 简单的图像预测｡
所以我在这里创建了一个文件夹, 真的很聪明的大脑, 里面有一个空的python文件和三张图片, 我将把它们附加到这节课上｡
我们有一个长颈鹿的形象, 一个哥斯拉的形象, 和房子的形象｡
让我们看看如何使用图像｡
图书馆｡
我们能做的就是从图像I开始, 我们要用｡
预测模块, 我们将导入图像预测｡
一部分｡
现在, 我们还需要获取这些文件, 因此, 我将执行一个简单的操作系统库导入操作, 这样我就可以说执行路径｡
等于OWS点, 得到当前工作目录, 就是我运行这个程序的地方, 从, 得到, 到, 我们所在的目录｡
所以这只是说目前的工作目录｡
帮我们把这个目录拿来｡
这就是执行路径｡
并且我们可以实例化预测图像预测｡
我们只是通过说｡
图像和这应该是大写的I｡
让我们把这个放大一点｡
所以我要说｡
图像预测来实例化它｡
在这里我们可以做一些不同的事情｡
如果我们返回到库, 我们在这里使用图像预测选项｡
请记住, 这个库实际上可以做不同的事情, 如对象检测, 这真的,
真的很酷, 或视频对象检测｡
但现在我们感兴趣的是图像预测｡
所以如果我们去教程和指南｡
在这里你会看到我们能做些什么来做预测｡
我们先复制一下, 然后逐行看一下它的作用.
我们有了预测变量并设置了模型类型｡
也就是说, 我们决定要使用什么模型｡
现在, 这个库中有一些我们可以使用的模型, 这些都是非常流行的模型, 已经预先构建好了｡
例如, Google Brain团队有一个模型, 它创建了Facebook I研究,
创建了这个图像处理模型, 然后是Resnick, 微软的一个非常著名的模型｡
现在我们将使用挤压网, 因为如您所见, 与其他模型相比, 该模型的大小相当小｡
这就是这些模型的缺点｡
有时它们可能很重, 但算法越小, 预测时间越快, 但准确性越低｡
所以我们不用共振, 而是用挤压网｡
所以我要把这个改成挤压网｡
接下来是设置模型路径｡
所以, 我们再次使用操作系统来找到我们想要使用的模型｡
如果我们想使用这些模型, 我们实际上必须下载它们｡
所以你可以看到, 如果我点击它, 我会得到一个小的挤压网下载｡
所以, 再一次, 更准确的, 我们会有更多的｡
需要下载的数据字节数｡
所以这取决于你｡
不过我还是要用挤网｡
现在我得到了这个可以移动的文件｡
到我的项目文件夹中｡
让我们转到桌面｡
去一个真正聪明的大脑｡
然后插在这里｡
同样, 这是一个二进制文件, 我们可以将其用作模型｡
我只需要复制文件路径或名称, 这样就可以代替共振｡
我们将使用挤压网模型｡
最后, 我们要加载模型, 然后进行一些预测｡
如果我们返回到文档, 我们可以通过复制这段代码来进行预测｡
我们看到我们有了预测和概率｡
这就是模型预测的可信度｡
我们只是说, 嘿, 预测图像｡
让我们把它弄小一点｡
预测图像, 我们将给予它一个我们想要测试的图像, 而不是一个点的jpeg,
我们将说长颈鹿｡
所以我们说｡
长颈鹿狗图片｡
我们会保留结果｡
数到五｡
最后我们做一个四圈｡
所以对于每个预测, 我们都要压缩预测和概率, 然后打印出我们想要的输出｡
让我们来看看它的作用｡
我要把这个保存起来然后运行我们的大脑
点py｡
哦, 我不得不说, 蟒蛇三个脑子都打点派了｡
所以我们可以找到答案｡
但我想谈谈你可能会遇到的错误｡
所以如果你看到这里, 我的代码中有一些错误｡
同样, 这取决于运行它的计算机｡
您可能会遇到不同的问题, 但这些问题大多是基于我们所安装的库版本的警告｡
同样, 根据您观看这些视频的时间,
其中一些警告可能会基于TensorFlow､ 开放CV､ 我们使用的图像AI库向您显示｡
或者我甚至可能会遇到CPU不支持指令的问题, 而这个二进制文件, 也就是我们安装的H
5二进制文件, 实际上并不支持｡
但最终我们还是在这里得到了答案｡
让我们把这个放大一点｡
我们得到｡
情况不妙｡
看起来是28%｡
它认为这是一只皱领松鸡｡
我都不知道那是什么｡
让我们谷歌一下这只松鸡的照片｡
哦, 那真的很有趣｡
你看那个｡
所以它认为这就是图像的内容, 它有28%的置信度｡
它想它可能是一只山鸡｡
这是10%的信心｡
一只猎豹, 一只鹧鸪｡
好吧, 我会的
所以它并没有真正得到它的权利, 是吗？
那张照片看起来确实有点混乱｡
所以很不幸, 这个模型不够精确｡
但是你可以看到这里的代码是怎么做的, 对吧？
当我们循环时, 代码说, 嘿, 我想要五个结果｡
你的预测｡
然后我想让你抓住预测和概率, 你对这些预测的信心｡
而且因为挤网不一定是最准确的, 它没有弄清楚长颈鹿的形象｡
但是哥斯拉呢？
这又是一个难题｡
让我们来做哥斯拉的形象｡
如果我保存并再次运行, 则清除｡
再来一次｡
我们在等你｡
好了
我们有美洲鳄, 46%的把握｡
它看起来像鳄鱼吗？
好吧, 我会的
其实还不算太糟｡
我们还得到了普通鬣蜥的18%置信度｡
好了最后一个｡
我们来做房子吧｡
如果我们在这里做房子｡
保存并点击运行｡
嘿, 看那个｡
我们得到58%的船库｡
顺便说一下, 我也刚下载了共鸣｡
模型, 应该更准确一点, 大约是100兆字节｡
所以这花了一点时间｡
但我想看看准确性是否有所提高｡
所以我只是把说模型式改成共振式而把路径改成｡
现在我的新模型｡
好吧, 我会的
我们不需要打开它, 所以让我们来给予试｡
我要再次逃跑｡
你可以看到, 它花了比以前更长的时间, 因为它是一个更大的模型,
但它看起来像是一个教堂或船库, 但它很确定这是一个教堂｡
好吧, 我会的
看起来有点像教堂｡
哥斯拉的形象呢？
咱们干吧｡
哥吉拉
看看他们怎么想｡
好吧, 我会的
它超级自信地认为自己是美洲短吻鳄, 否则还是不太好｡
那长颈鹿呢？
我们去看看长颈鹿｡
向这里开火
哦, 天哪｡
这也不是很好｡
如你所见, 这是命中或未命中｡
我们的想法是, 这永远不会是完美的｡
但理想的情况是, 我们创建的模型足够有用, 可以得出某种业务成果或积极的业务成果｡
现在, 这只是你能用Python和机器学习做些什么的一个小尝试｡
真实的力量来自于你把大公司已经为我们建立的预建模型结合起来, 用它们来解决我们的日常问题或我们的业务问题｡
这就是Python如此受欢迎的原因, 对吧？
这是开发人员社区的想法｡
有这么多的库, 这么多的工具, 由社区提供给每个使用Python的人｡
Python之所以流行, 是因为我们的可能性是无穷无尽的｡
正如你所看到的, 有这么多的职业机会, 这么多不同的项目, 你可以做｡
因此, 我鼓励你探索这个库, 探索其他库, 看看如何使用Python让你的生活更轻松｡
下次见｡
再见, 再见, 再见