Bonjour mes amis, et bienvenue dans cette nouvelle section sur la visualisation des résultats
du deep, convolutif, immoral.
Tout d'abord, je tiens vraiment à vous féliciter d'avoir achevé toute cette implémentation du
modèle d'apprentissage profond et convolutif.
Et maintenant, nous voici à la partie amusante où nous allons visualiser les résultats de l'A. JE. nous avons créé.
Et comme je l'ai dit, à la fin du tutoriel précédent, vous savez, la dernière histoire de l'implémentation,
j'ai dit que j'avais une surprise pour vous.
Et, bien, la surprise est exactement cela.
Nous allons visualiser les résultats sur Google.
Kulab Et pourquoi est-ce une bonne surprise?
C'est une bonne surprise, car en gros, vous n'aurez absolument aucun problème à exécuter le code, vous savez, à exécuter
le code et à visualiser les résultats.
En effet, c'est une nouveauté du cours.
Vous savez, avant cela, nous avions l'habitude d'exécuter le code sur Spider en Python, mais il était extrêmement difficile,
vous savez, d'installer tous les packages et de les appliquer aux dépendances de gym et à toutes
les différentes dépendances.
Beaucoup d'étudiants ont eu des tonnes de problèmes pour tout installer.
Et à la fin, la plupart d'entre eux ne pouvaient pas bien fonctionner, tout le code, et surtout ils ne pouvaient pas voir
les résultats finaux.
Je voulais donc absolument résoudre ce problème.
Et vraiment, la meilleure solution que j'ai trouvée était d'inclure tout le code.
Vous aurez donc exactement le même code que celui que nous avons implémenté dans cette partie.
Mais j'ai inclus tout le code sur un notebook Google Kulab où la seule chose que vous aurez à faire
pour exécuter le code et visualiser le résultat sera de cliquer sur ces boutons ici.
C'est la seule chose que vous devez faire, car la beauté de Google Kulab est que la plupart des
bibliothèques et des packages sont déjà installés.
Par exemple, tenso floor est déjà installé par torture est déjà installé dans tous les modules de torche,
les fonctions et classes sont déjà installées, vous n'avez donc pas à les installer.
Cependant, nous avons encore quelques petites dépendances à installer pour nous assurer que tout est bien connecté,
mais nous n'aurons pas à les installer via un terminal ou, vous savez, via l'invite anakonda comme nous l'avons
fait dans la voiture autonome.
Nous aurons juste à cliquer sur ce bouton de lecture ici dans cette première cellule installant les dépendances du système pour la
sagesse.
Maintenant, je sais ce que certains d'entre vous pourraient penser.
Pourquoi n'avons-nous pas fait la même chose pour la voiture autonome?
Eh bien, malheureusement, nous ne pouvions pas faire la même chose parce que dans un module de voiture autonome, nous avions
les interactions des utilisateurs, vous savez, lorsque nous avons branché un peu de sens sur la carte pour concevoir les routes et mettre des obstacles.
Eh bien, et heureusement, Google Kulab n'a pas encore cette fonctionnalité permettant d'avoir des interactions utilisateur avec
certaines cartes.
Je ne pouvais donc pas le faire pour la voiture autonome.
Mes excuses pour cela.
Mais c'est pourquoi je vous ai donné tout le chapitre de mon livre sur le cours intensif, qui contient toutes les
instructions sur la voiture autonome.
J'espère que vous pourrez tout installer correctement de toute façon.
Il n'y avait pas grand chose à installer par rapport à cela.
J'espère que tout s'est bien passé pour la voiture autonome, mais pour Doom ici, maintenant vous êtes couvert.
Vous n'aurez aucun problème à exécuter le code et à visualiser les résultats.
Voilà donc la surprise.
J'espère que tu aimes.
Et maintenant, je vais vous guider à travers toute cette implémentation pour vous montrer qu'en effet nous avons exactement
le même code que celui que nous avons implémenté dans cette deuxième partie.
La seule chose est que j'ai fusionné les trois codes.
Vous savez, c'est un code que nous avions dans le dossier, vous savez, composé du traitement d'image que j'ai ressenti puis de la
relecture d'expérience que j'ai ressentie et du A. JE. que j'ai ressenti avec les deux parties, la première
partie, la construction des données et la partie pour la formation des données.
Eh bien, ce que j'ai simplement fait, c'est que j'ai fusionné les trois en mettant d'abord l'image, le prétraitement que je pensais
que je vous montrerais ensuite dans le classeur.
Deuxièmement, l'expérience rejoue cette belle.
Et troisièmement, la zone que je ressentais là-bas, juste l'une en dessous de l'autre dans cet ordre.
OK, alors je vais vous montrer ça.
Et puis j'ai juste dû changer deux ou trois choses dans tout ce code et je vais vous montrer exactement les changements
pour que vous puissiez vous assurer de saisir la différence essentiellement en ce que, eh bien, tout est pareil et
que, bien, tout est la même chose.
Absolument aucun changement, cependant, dans ce fichier.
Eh bien, ici, lorsque nous saisissons les paquets pour qu'ils s'ouvrent et se portent bien, nous n'utilisons pas cet emballage.
Espace d'action des wrappers Dhoom à importer dans ce groupe.
Nous n'utilisons plus ça.
Nous utiliserons autre chose.
Tu verras.
Et aussi, j'ai changé les dimensions des cadres ici, 80 par 80.
J'ai changé cela en 256 par 256 afin que vous puissiez avoir de meilleurs résultats de visualisation, car vous aurez de
plus grandes vidéos à regarder.
OK, c'est juste ce que j'ai changé.
Je vais te montrer.
Maintenant, commençons par le traitement d'image, car en effet, comme je vous l'ai dit, je viens de fusionner les trois fichiers
ensemble.
Nous commençons donc par traiter l'image de la manière P.
Et comme vous pouvez le voir, c'est exactement la même chose.
Nous commençons par importer les bibliothèques, exactement les mêmes ici.
Ensuite, nous pré-traitons les images avec la classe d'images de pré-traitement composée de la méthode Init et de la méthode
d'observation.
Et comme vous pouvez le voir, c'est exactement la même image de pré-traitement.
Et méthode admise et d'observation.
Très bien, nous passons ensuite à l'expérience du jeu où nous avons exactement la même chose que nous avons d'abord importée dans
les bibliothèques ici, les noms sur le trottoir.
Droite.
Ensuite, nous définissons une étape exactement la même que celle que nous avons ici.
Et puis nous progressons sur plusieurs étapes de fin, des étapes avec la classe de progression de l'étape de fin,
qui est exactement la même que dans le classeur.
Droite.
Je viens de faire du copier-coller ici.
Nous avions exactement la même méthode init.
C'est une méthode et la méthode des étapes de récompenses.
Très bien, alors bien sûr, nous implémentons la relecture d'expérience avec la classe de mémoire de relecture.
Et comme vous pouvez le voir, nous avons exactement la même couleur dans Google.
De plus, vous apprécierez peut-être mieux la structure parce que j'ai ajouté de la texture pour que, vous savez, il
soit encore plus agréable de la visualiser sur ce classeur.
D'accord.
Donc, rejouez les étapes d'exécution par lots de la méthode d'initialisation de la classe de mémoire, essentiellement exactement le même code.
D'accord.
Et puis nous passons à la troisième faute I Fordisme de toute façon concernant les deux parties, une partie du bâtiment et une partie
de la formation des données.
Alors laissez-moi vous montrer que nous avons exactement la même chose sur ce classeur.
Donc je présume que dans tous les cas, nous importons d'abord les bibliothèques, exactement les mêmes.
Bon, comme vous pouvez le voir, alors ici, c'est la différence que j'ai déjà mise en évidence lors
de l'importation des packages pour les ouvrir et les faire correctement au lieu d'importer Jim Webers, puis de sauter le wrapper et le paquet pour
importer dans celui-ci.
Eh bien, ce que nous faisons, c'est que nous devons seulement importer Jim.
C'est la même chose alors importez la sagesse, Jim, qui sont les nouveaux environnements Dhume, en gros, qui
ont été vraiment, bien, améliorés.
Et enfin les Raptors de la Jim Library.
D'accord.
Donc juste cette différence ici, qui fera fonctionner cette chose sur Google Kulab et aussi sur Python si vous
voulez l'exécuter.
Et puis, bien sûr, je n'ai pas eu à inclure ce code dans Google Kulab simplement parce qu'ici nous
importons les autres fichiers ici, vous savez, parce qu'ils sont séparés.
Et comme j'ai fusionné les trois fichiers sur Google color, eh bien, je n'ai pas besoin de faire cette importation.
Nous passons donc ici directement à la première partie, la construction de la zone.
Et ici, comme je vous l'ai dit, nous avons exactement le même code sauf pour les dimensions ici.
Droite.
Si nous regardons la première partie ici, la première partie du bâtiment, oui.
On commence par fabriquer le cerveau avec le C et la classe.
Et comme vous pouvez le voir, nous avons exactement le même code sauf pour les dimensions des cadres d'entrée ici,
qui étaient lorsque nous avons implémenté le code quatre-vingt par quatre-vingt.
Mais j'ai changé ce Google Kulab en 256 par 256 afin que vous puissiez avoir de meilleurs cadres et donc de meilleures vidéos
à regarder.
OK, mais tout le reste est exactement pareil.
Donc ici nous fabriquons le cerveau avec la classe CNN, puis nous fabriquons le corps avec la classe corporelle softmax.
Donc exactement la même chose que ce que nous avons ici.
Et enfin, nous avons assemblé le tout avec le A. JE. classe, incliner le cerveau et
le corps, et aussi une méthode pour effectuer les actions.
Droite?
Exactement la même classe d'âge composée du cerveau dans le corps et ensuite la même méthode pour effectuer les
actions.
D'accord.
Donc exactement la même chose.
Seules les dimensions des cadres d'entrée ont changé.
Et maintenant, passons à la deuxième partie, qui sera également exactement la même.
Premièrement, nous mettons en place un environnement de catastrophe.
Permettez-moi de vous montrer également la deuxième partie.
Nous obtenons d'abord l'environnement.
Et rappelez-vous ici que puisque nous ne l'utilisons plus pour améliorer l'environnement, mais plutôt pour la sagesse.
Eh bien, la seule chose qui a changé dans ce code est en effet ceci ici.
Et avons-nous obtenu la sagesse Cawdor?
Mais c'est exactement le même environnement.
D'accord.
Et puis, bien sûr, je change ces nouvelles dimensions pour que vous puissiez avoir des vidéos plus grandes ici.
Nous n'avons donc plus quatre-vingts sur quatre-vingts, mais cette fois 256 sur 256.
Et puis nous avons exactement la même chose.
Nous recevons la demande et le nombre d'actions que vous verrez sera de sept.
Ensuite, nous construisons l'API en créant l'objet cerveau, vous savez, CNN, puis l'objet corps softmax body et ensuite toute
la zone composée du cerveau et du corps exactement comme ce que nous avons mis en œuvre ensemble.
À ce moment-là, nous mettons en place l'expérience Freeplay.
C'est donc exactement la même chose ici.
Et puis nous mettons en œuvre l'admissibilité.
Treis toujours exactement le même.
Et puis on fait quoi?
Eh bien, nous faisons la moyenne mobile sur cent pas.
Cadres, pareil ici.
C'est donc exactement le même code.
En gros, seules les dimensions des cadres et la manière d'importer l'environnement ont changé.
OK, et enfin nous formons l'IA avec exactement le même code.
OK, donc jusqu'à ici, nous avons tout le code que vous avez vu dans le dossier.
Lorsque vous téléchargez à nouveau l'ensemble de données et le code, nous avons également tout le code que nous avons implémenté
ensemble.
Cependant, alors pour faire fonctionner la visualisation sur Google.
Kulab Eh bien, j'ai ajouté ce code supplémentaire, mais comme il n'est vraiment spécifique qu'à ce cahier couleur
et également uniquement à visualiser.
L'AIA en action dans l'environnement Doom vous plaira, vous n'aurez pas à vous soucier de comprendre tous les codes qui se trouvent ici
car, vous savez, vous ne le verrez qu'une fois dans votre vie lorsque vous voudrez construire et
former des A. JE. jouer dans l'environnement.
Ce que je veux dire, c'est que vous n'aurez pas à utiliser ce code pour les autres applications.
Vous allez travailler sur un bâtiment et vous entraîner dans A. JE. Alors ne t'inquiète pas trop pour cette fille.
J'ai juste ajouté ça pour que ça marche sur Kulab, mais voyons ce que je fais.
Je suis d'abord dans les librairies, bien sûr, puis j'ai rajouté ici quelques codes pratiques pour que vous puissiez voir
très rapidement le nombre d'actions que vous avez dans l'environnement, ainsi qu'un affichage du cadre de l'environnement juste pour
voir comment c'est comme.
Et la raison pour laquelle j'ai ajouté cela est que je vais également vous montrer comment jouer avec d'autres environnements doomer parce que
vous en avez en fait beaucoup.
Il vous suffira donc de remplacer le corridor de sagesse par le nom des autres environnements qui se
trouvent ici.
Je vais vous donner le lien de cette page jusqu'à ce tutoriel.
Mais ici, comme vous pouvez le voir, vous avez de nombreux environnements Dhoom avec lesquels vous pouvez jouer, vous savez, une
sagesse de base.
Korder, qui est celui avec lequel nous allons jouer en ce moment, Wisdom Defense Center et autres.
Et vous avez même des labyrinthes intérieurs.
Et suivez simplement les instructions ici.
Vous les trouverez tous dans ce dossier.
Vous savez, dans sa méthode, vous pouvez simplement trouver le nom ici avec une sagesse de base est un centre de
défense.
Et vous en avez beaucoup, beaucoup, voyez-vous.
Donc, si vous voulez jouer gratuitement avec d'autres environnements doom pour le faire, il vous suffira de
changer le nom de l'environnement.
Chaque fois que vous voyez une couleur de sagesse ici sur ce classeur, remplacez-la simplement par le nom.
Et grâce à ce code et à celui-ci, eh bien, vous pourrez rapidement voir quel est le
nombre d'actions, les dimensions de la forme d'entrée et aussi un affichage du cadre pour voir à quoi ressemble
l'environnement cela sera assez pratique .
Ensuite, je viens de créer cette fonction d'aide pour la visualisation.
Ensuite, je lance le A. JE. sur un épisode, bien sûr, après avoir été formé.
Nous allons donc d'abord l'entraîner ici.
Comme vous pouvez le voir, au passage, j'ai oublié de vous dire que je change aussi un certain nombre
d'époques de 100 à vingt et cela simplement parce que, vous savez, j'ai augmenté les dimensions du cadre et depuis j'ai augmenté les dimensions
du cadre, eh bien, la formation prendra beaucoup plus de temps car, bien sûr, il est plus difficile
de s'entraîner.
Et c'est pourquoi j'ai réduit le nombre de cent époques à vingt.
OK, et ne vous inquiétez pas, nous obtiendrons déjà des récompenses positives.
Mais bien sûr, si vous souhaitez améliorer les performances et améliorer les résultats au final, n'hésitez pas à
augmenter ce nombre de livres électroniques.
Vous obtiendrez des résultats encore meilleurs.
Mais vous verrez que déjà avec Twenty Époque, l'entraînement prendra un certain temps.
OK, très bien.
Alors où étais-je?
Oui, cette fonction d'aide pour la visualisation.
Ensuite, je lance l'air sur un épisode, bien sûr après qu'il soit entraîné.
Et enfin cette dernière cellule de code produira la vidéo du jeu, vous savez, sur cet épisode et
vous verrez comment l'IA se comportera sur cet épisode sur une vidéo, qui sera sortie
et qui pourra Télécharger.
Et la faute est là, vous savez, quand nous exécutons ce code.
OK, très bien.
Alors maintenant, le temps de l'exécution.
Il est temps de s'asseoir vraiment confortablement dans notre chaise.
J'espère que vous avez un bon café ou une bonne visite.
Maintenant, nous allons simplement appuyer sur les différents boutons de lecture et sur chacune des cellules pour exécuter le résultat final.
Alors faisons ça.
Mais d'abord, et c'est très important de comprendre et de partir.
Kulab Voici donc le lien d'un classeur Google Kulak auquel vous avez tous accès.
Et donc, bien sûr, vous ne pouvez rien y modifier, car si l'un de vous modifie
bien, les autres verront la modification.
C'est donc en mode lecture seule et donc ce que vous devez faire pour faire quelques modifications,
vous savez, au cas où vous voudriez changer le nom de l'environnement ou augmenter le
nombre d'époques ou même régler votre A. JE. , eh bien, vous devrez créer une copie de ce classeur, qui
sera dans votre propre Google Drive.
Et c'est pourquoi, pour ce faire, vous aurez besoin d'une adresse Gmail pour disposer d'un lecteur
Google.
OK, alors assurez-vous d'en avoir un.
Et une fois que c'est le cas, eh bien, il vous suffit de cliquer sur le fichier ici, puis d'enregistrer une copie et de conduire.
Cela créera une copie de ce classeur dans votre propre Google Drive sur lequel vous pourrez effectuer
quelques modifications.
D'accord.
Et maintenant, nous voici au début de cette exécution.
Alors maintenant, nous allons juste jouer toutes les cellules et nous allons nous rapprocher de plus en plus du résultat
final.