Hallo, meine Freunde, und willkommen in diesem neuen Abschnitt über die Visualisierung der Ergebnisse
des tiefen, konvolutionellen, unmoralischen.
Zunächst möchte ich ganz herzlich dazu gratulieren, dass Sie die gesamte Implementierung des tiefen,
konvolutionellen Lernmodells abgeschlossen haben.
Und jetzt sind wir hier am lustigen Teil, wo wir die Ergebnisse des A visualisieren werden. ICH. wir kreierten.
Und wie gesagt, am Ende des vorherigen Tutorials, der letzten Geschichte der Implementierung, habe ich gesagt,
dass ich eine Überraschung für Sie hatte.
Und genau das ist die Überraschung.
Wir werden die Ergebnisse bei Google visualisieren.
Kulab Und warum ist das eine gute Überraschung?
Das ist eine gute Überraschung, denn im Grunde haben Sie absolut keine Probleme, den Code auszuführen, den Code
auszuführen und die Ergebnisse zu visualisieren.
Dies ist in der Tat eine neue Funktion des Kurses.
Sie wissen, dass wir vorher den Code auf Spider in Python ausgeführt haben, aber es
war äußerst schwierig, alle Pakete zu installieren und auf die Fitness-Studio-Abhängigkeiten und die verschiedenen
Abhängigkeiten anzuwenden.
Viele Studenten hatten tatsächlich Unmengen von Problemen bei der Installation von allem.
Und am Ende konnten die meisten von ihnen nicht gut laufen, der gesamte Code, und meistens konnten sie die
Endergebnisse nicht sehen.
Also wollte ich das unbedingt beheben.
Und wirklich die beste Lösung, die ich mir ausgedacht habe, war, den gesamten Code einzuschließen.
Sie haben also genau den gleichen Code wie in diesem Teil implementiert.
Aber ich habe den gesamten Code in ein Google Kulab-Notizbuch aufgenommen. Das einzige, was Sie tun müssen, um den
Code auszuführen und das Ergebnis zu visualisieren, ist, auf diese Schaltflächen hier zu klicken.
Das ist das einzige, was Sie tun müssen, denn das Schöne an Google Kulab ist, dass die meisten
Bibliotheken und Pakete bereits installiert sind.
Zum Beispiel wird Tenso Floor bereits durch Folter installiert, die bereits in allen Brennermodulen installiert sind.
Funktionen und Klassen sind bereits installiert, sodass Sie sie nicht installieren müssen.
Wir müssen jedoch noch einige kleine Abhängigkeiten installieren, um sicherzustellen, dass alles gut verbunden ist, aber
wir müssen sie nicht über ein Terminal oder, wie Sie wissen, über die Anakonda-Eingabeaufforderung installieren, wie wir es
im selbstfahrenden Auto getan haben.
Wir müssen nur auf diese Wiedergabetaste hier in dieser ersten Zelle klicken, um Systemabhängigkeiten für Weisheit zu
installieren.
Jetzt weiß ich, was einige von Ihnen denken könnten.
Warum haben wir das nicht auch für das selbstfahrende Auto gemacht?
Nun, leider konnten wir nicht dasselbe tun, weil wir in einem selbstfahrenden Automodul die Benutzerinteraktionen hatten,
wissen Sie, als wir einen Sinn auf die Karte steckten, um die Straßen zu entwerfen und einige Hindernisse zu setzen.
Glücklicherweise verfügt Google Kulab noch nicht über die Funktion, einige Benutzerinteraktionen mit einigen Karten
zu ermöglichen.
Also konnte ich es nicht für das selbstfahrende Auto tun.
Ich entschuldige mich dafür.
Aber deshalb habe ich Ihnen das ganze Kapitel meines Buches über den Crashkurs gegeben, das alle Anweisungen
zum selbstfahrenden Auto enthält.
Ich hoffe du könntest sowieso alles richtig installieren.
Im Vergleich dazu gab es nicht viel zu installieren.
Ich hoffe, für das selbstfahrende Auto ist alles gut gelaufen, aber für Doom hier sind Sie jetzt abgesichert.
Sie werden keine Probleme haben, den Code auszuführen und die Ergebnisse zu visualisieren.
Das ist also die Überraschung.
Ich hoffe du magst es.
Und jetzt werde ich Sie durch diese gesamte Implementierung führen, um Ihnen zu zeigen, dass wir tatsächlich genau den
gleichen Code haben wie den, den wir in diesem zweiten Teil implementiert haben.
Das einzige ist, dass ich die drei Codes zusammengeführt habe.
Weißt du, dies ist ein Code, den wir in dem Ordner hatten, der sich aus der Bildverarbeitung zusammensetzt, die ich gefühlt habe, dann der
Erfahrung, die ich gefühlt habe, und dem A. ICH. Ich fühlte mich mit den beiden Teilen,
Teil eins, Aufbau der Daten und Teil zum Trainieren der Daten.
Nun, ich habe einfach die drei zusammengeführt, indem ich zuerst das Bild eingefügt und vorverarbeitet habe, dass ich Ihnen
das in der Arbeitsmappe dann zeigen werde.
Zweitens spielt die Erfahrung so schön.
Und drittens der Bereich, den ich dort fühlte, nur untereinander in dieser Reihenfolge.
OK, also zeige ich dir das.
Und dann musste ich nur zwei oder drei Dinge in diesem ganzen Code ändern und ich werde Ihnen genau die Änderungen
zeigen, damit Sie sicherstellen können, dass Sie den Unterschied im Grunde darin erkennen, dass alles gleich ist und dass
alles gut ist ist das gleiche auch.
Absolut keine Änderung in dieser Datei.
Nun, wenn wir die Pakete zum Öffnen eingeben und es gut machen, verwenden wir diese Verpackung nicht.
Aktionsbereich für Dhoom-Wrapper, der in diese Gruppe importiert werden soll.
Das benutzen wir nicht mehr.
Wir werden etwas anderes verwenden.
Du wirst sehen.
Außerdem habe ich hier die Abmessungen der Rahmen geändert, 80 mal 80.
Ich habe das auf 256 mal 256 geändert, damit Sie tatsächlich bessere Visualisierungsergebnisse erzielen können, da Sie
größere Videos ansehen müssen.
OK, genau das habe ich geändert.
Ich werde Ihnen zeigen.
Beginnen wir jetzt mit der Bildverarbeitung, denn tatsächlich habe ich, wie ich Ihnen bereits sagte, die drei Dateien
zusammengeführt.
Wir beginnen also mit der Bildverarbeitung auf P-Weise.
Und wie Sie sehen können, ist dies genau das gleiche.
Wir beginnen mit dem Import der Bibliotheken, genau die gleichen hier.
Dann verarbeiten wir Bilder mit der Bildklasse vor, die aus der Init-Methode und der Beobachtungsmethode
besteht.
Und wie Sie sehen können, ist dies genau das gleiche Bild vor dem Prozess.
Und zugelassene und Beobachtungsmethode.
Also gut, dann machen wir weiter mit dem Spielen, wo wir genau das haben, was wir zuerst in Bibliotheken
hier importiert haben, Namen oben am Straßenrand.
Richtig.
Dann definieren wir einen Schritt genau so, wie wir ihn hier haben.
Und dann machen wir Fortschritte bei mehreren Endschritten, Schritten mit der Endschritt-Fortschrittsklasse, die genau die
gleichen sind wie in der Arbeitsmappe.
Richtig.
Ich habe hier nur ein bisschen kopiert und eingefügt.
Wir hatten genau die gleiche Init-Methode.
Es ist eine Methode und die Belohnungsschritte Methode.
Also gut, dann implementieren wir natürlich die Erfahrungswiedergabe mit der Wiedergabespeicherklasse.
Und wie Sie sehen können, haben wir genau das gleiche in der Google-Farbe.
Außerdem werden Sie die Struktur vielleicht besser zu schätzen wissen, da ich eine Textur hinzugefügt habe,
damit die Visualisierung in dieser Arbeitsmappe noch schöner wird.
Gut.
Wiederholen Sie also die Beispiel-Batch-Laufschritte für die Initialisierungsmethode der Speicherklasse, im Grunde genau den gleichen Code.
Gut.
Und dann fahren wir mit dem dritten Foul I Fordismus fort, was die beiden Teile betrifft, Teil 1 Gebäude und
Teil Training der Daten.
Lassen Sie mich Ihnen zeigen, dass wir in dieser Arbeitsmappe genau dasselbe haben.
Ich gehe also davon aus, dass wir zuerst die Bibliotheken importieren, genau die gleichen.
Richtig, wie Sie sehen können, ist dies hier der Unterschied, den ich bereits beim Importieren der
Pakete zum Öffnen und für gute Zwecke hervorgehoben habe, anstatt Jim Webers zu importieren und dann Wrapper und Paket zu überspringen, um
sie zu importieren.
Nun, wir müssen nur Jim importieren.
Das ist das gleiche wie die importierte Weisheit, Jim, die im Grunde genommen die neuen Dhume-Umgebungen sind,
die wirklich, gut, verbessert wurden.
Und schließlich die Raptors von der Jim Library.
Gut.
Also genau dieser Unterschied hier, der dazu führt, dass dieses Ding auf Google Kulab und auch auf Python funktioniert, wenn Sie
es ausführen möchten.
Und dann musste ich diesen Code natürlich nicht in Google Kulab aufnehmen, nur weil wir hier die
anderen Dateien hier importieren, wissen Sie, weil sie getrennt sind.
Und da ich die drei Dateien in Google Color zusammengeführt habe, muss ich diesen Import nicht durchführen.
Also gehen wir hier direkt zu Teil eins über und bauen das Gebiet auf.
Und hier haben wir, wie ich Ihnen sagte, bis auf die Abmessungen hier genau den gleichen Code.
Richtig.
Wenn wir uns hier den ersten Teil ansehen, das erste Gebäude, ja.
Wir beginnen damit, das Gehirn mit dem C und der Klasse zu machen.
Und wie Sie sehen können, haben wir genau den gleichen Code, mit Ausnahme der Abmessungen der Eingaberahmen
hier, als wir den Code achtzig mal achtzig implementiert haben.
Aber ich habe Google Kulab auf 256 mal 256 geändert, damit Sie bessere Frames und damit bessere Videos sehen
können.
OK, aber der Rest ist genau das gleiche.
Also machen wir hier das Gehirn mit der CNN-Klasse, dann machen wir den Körper mit der Softmax-Körperklasse.
Also genau das gleiche wie das, was wir hier haben.
Und schließlich haben wir das Ganze mit dem A zusammengestellt. ICH. Klasse, das Gehirn und den
Körper verkantend, und auch eine Methode, um die Aktionen auszuführen.
Richtig?
Genau die gleiche Altersklasse, die sich aus dem Gehirn im Körper zusammensetzt, und dann die gleiche Methode, um die Aktionen
auszuführen.
Gut.
Also genau das gleiche.
Nur die Abmessungen der Eingaberahmen haben sich geändert.
Und jetzt gehen wir zum zweiten Teil über, der auch genau gleich sein wird.
Erstens machen wir die Doom-Umgebung richtig.
Lassen Sie mich Ihnen auch hier den zweiten Teil zeigen.
Wir bekommen zuerst die Umwelt.
Und hier denken Sie daran, da wir es nicht mehr zur Verbesserung der Umwelt verwenden, sondern zur Weisheit.
Nun, das einzige, was sich in diesem Code geändert hat, ist tatsächlich das hier.
Und haben wir Weisheit Cawdor bekommen?
Dies ist jedoch genau die gleiche Umgebung.
Gut.
Und dann ändere ich natürlich diese neuen Dimensionen, damit Sie hier größere Videos haben können.
Wir haben also nicht mehr achtzig mal achtzig, sondern diesmal 256 mal 256.
Und dann haben wir genau das gleiche.
Wir erhalten die Nachfrage und die Anzahl der Aktionen, die Sie sehen werden, wird sieben sein.
Dann erstellen wir die API, indem wir das Gehirnobjekt CNN erstellen, dann das Körperobjekt softmax body und
dann den gesamten Bereich aus Gehirn und Körper genau so, wie wir es zusammen implementiert haben.
In diesem Moment haben wir Experience Freeplay eingerichtet.
Das ist hier also genau das gleiche.
Und dann implementieren wir die Berechtigung.
Treis immer noch genau das gleiche.
Und was machen wir dann?
Nun, wir machen den gleitenden Durchschnitt in hundert Schritten.
Führungskräfte, hier gleich.
Das ist also genau der gleiche Code.
Grundsätzlich haben sich nur die Abmessungen der Frames und die Art und Weise des Imports der Umgebung geändert.
OK, und schließlich trainieren wir die KI mit genau dem gleichen Code.
OK, bis hier haben wir den gesamten Code, den Sie im Ordner gesehen haben.
Wenn Sie den Datensatz und den Code erneut herunterladen, haben wir im Grunde auch den gesamten Code, den wir zusammen implementiert
haben.
Damit funktioniert die Visualisierung dann jedoch bei Google.
Kulab Nun, ich habe diesen zusätzlichen Code hinzugefügt, aber da er wirklich nur für dieses Farbnotizbuch und auch nur
für die Visualisierung spezifisch ist.
Die AIA in Aktion in der Doom-Umgebung wird Ihnen gefallen, dass Sie sich keine Sorgen machen müssen, alle Codes zu verstehen, die hier
vorhanden sind, denn Sie werden das nur einmal in Ihrem Leben sehen, wenn Sie einige A bauen
und trainieren möchten. ICH. in der Umwelt spielen.
Ich meine, dass Sie diesen Code nicht für die anderen Anwendungen verwenden müssen.
Sie werden an einem Gebäude arbeiten und in A trainieren. ICH. Also mach dir keine Sorgen um dieses Mädchen.
Ich habe das gerade hinzugefügt, damit es auf Kulab funktioniert, aber mal sehen, was ich mache.
Ich habe natürlich zuerst in den Bibliotheken gearbeitet, dann habe ich hier einige praktische Codes hinzugefügt, damit Sie sehr schnell die Anzahl
der Aktionen sehen können, die Sie in der Umgebung haben, sowie eine Anzeige des Rahmens der Umgebung, nur um zu sehen,
wie es ist mögen.
Und der Grund, warum ich das hinzugefügt habe, ist, dass ich Ihnen auch zeigen werde, wie man mit anderen Doomer-Umgebungen spielt,
weil Sie tatsächlich viele davon haben.
Sie müssen also einfach den Weisheitskorridor durch den Namen der anderen Umgebungen ersetzen, die sich hier
befinden.
Ich werde Ihnen den Link dieser Seite bis zu diesem Tutorial geben.
Aber hier haben Sie, wie Sie sehen können, viele Dhoom-Umgebungen, mit denen Sie spielen können, wissen Sie, einige
grundlegende Weisheiten.
Korder, mit dem wir gerade spielen werden, Wisdom Defense Center und andere.
Und Sie haben sogar einige Labyrinthe in Innenräumen.
Und folgen Sie einfach den Anweisungen hier.
Sie finden sie alle in diesem Ordner.
Sie wissen, in dieser Methode können Sie den Namen hier nur mit einiger grundlegender Weisheit finden, ist ein
Verteidigungszentrum.
Und Sie haben viele, viele von ihnen, verstehen Sie?
Wenn Sie also kostenlos mit anderen Doom-Umgebungen spielen möchten, müssen Sie nur den
Namen der Umgebung ändern.
Jedes Mal, wenn Sie hier in dieser Arbeitsmappe Weisheitsfarben sehen, ersetzen Sie diese einfach durch den Namen.
Und dank dieses und dieses Codes können Sie schnell sehen, wie viele Aktionen ausgeführt
werden, wie groß die Eingabeform ist und wie der Rahmen angezeigt wird, um zu sehen, wie
die Umgebung so aussieht .
Dann habe ich gerade diese Hilfsfunktion für die Visualisierung gemacht.
Dann starte ich die A. ICH. in einer Folge natürlich, nachdem es trainiert wurde.
Also werden wir es zuerst hier trainieren.
Wie Sie sehen, habe ich übrigens vergessen, Ihnen zu sagen, dass ich auch eine Reihe von Epochen von
100 auf zwanzig ändere, und das einfach, weil ich, wissen Sie, die Abmessungen des Rahmens vergrößert habe und da ich die Abmessungen
des Rahmens vergrößert habe, Nun, das Training wird viel länger dauern, da es natürlich schwieriger ist zu
trainieren.
Und deshalb habe ich die Zahl von einhundert Epochen auf zwanzig reduziert.
OK, und mach dir keine Sorgen, wir werden schon gute, positive Belohnungen bekommen.
Wenn Sie jedoch die Leistung und letztendlich die Ergebnisse verbessern möchten, können Sie die Anzahl
der E-Books natürlich erhöhen.
Sie erhalten noch bessere Ergebnisse.
Aber Sie werden sehen, dass das Training bereits mit Twenty Époque einige Zeit in Anspruch nehmen wird.
OK, alles klar.
Wo war ich?
Ja, diese Hilfsfunktion für die Visualisierung.
Dann lasse ich die Luft in einer Episode laufen, natürlich nachdem sie trainiert wurde.
Und schließlich gibt diese letzte Codezelle das Video des Spiels über diese eine Episode aus, und Sie werden sehen,
wie sich die KI über diese eine Episode in einem Video verhält, das ausgegeben wird und in
der Lage sein wird herunterladen.
Und Foul ist hier, wissen Sie, wenn wir diesen Code ausführen.
OK, alles klar.
Also jetzt Zeit zur Hinrichtung.
Zeit, wirklich bequem auf unserem Stuhl zu sitzen.
Ich hoffe du trinkst einen guten Kaffee oder siehst gut.
Jetzt drücken wir einfach die verschiedenen Wiedergabetasten und jede der Zellen, um das Endergebnis auszuführen.
Also lass uns das machen.
Aber zuerst, und das ist sehr wichtig zu verstehen und zu gehen.
Kulab Dies ist also der Link einer Google Kulak-Arbeitsmappe, auf die Sie alle Zugriff haben.
Und deshalb können Sie natürlich nichts daran ändern, denn wenn einer von Ihnen gut ändert,
sehen die anderen die Änderung.
Dies ist also im schreibgeschützten Modus und daher müssen Sie einige Änderungen vornehmen, um
den Namen der Umgebung zu ändern oder die Anzahl der Epochen zu erhöhen
oder sogar Ihr A zu optimieren. ICH. Nun, Sie müssen eine Kopie dieser Arbeitsmappe erstellen, die sich in
Ihrem eigenen Google Drive befindet.
Dazu benötigen Sie eine Google Mail-Adresse, damit Sie über ein Google-Laufwerk verfügen.
OK, stellen Sie also sicher, dass Sie eine haben.
Und wenn dies der Fall ist, müssen Sie nur noch auf Datei hier klicken und dann eine Kopie speichern und einfahren.
Dadurch wird eine Kopie dieser Arbeitsmappe in Ihrem eigenen Google Drive erstellt, auf der Sie einige Änderungen
vornehmen können.
Gut.
Und jetzt stehen wir hier am Anfang dieser Hinrichtung.
Jetzt spielen wir einfach alle Zellen und kommen dem Endergebnis immer näher.