Salve, amici miei, e benvenuti in questa nuova sezione sulla visualizzazione dei risultati
del profondo, convoluzionale, immorale.
Innanzitutto, desidero davvero esprimere enormi congratulazioni per aver completato l'intera implementazione del modello di
apprendimento profondo e convoluzionale.
E ora eccoci alla parte divertente in cui visualizzeremo i risultati della A. IO. abbiamo creato.
E come ho detto, alla fine del tutorial precedente, sai, l'ultima storia dell'implementazione, ho detto
che avevo una sorpresa per te.
E, beh, la sorpresa è esattamente questa.
Visualizzeremo i risultati su Google.
Kulab E perché è una bella sorpresa?
Questa è una bella sorpresa, perché in pratica non avrai assolutamente problemi a eseguire il codice, sai, eseguire
il codice e visualizzare i risultati.
In effetti, questa è una nuova caratteristica del corso.
Sai, prima di questo, in realtà usavamo eseguire il codice su Spider in Python, ma era estremamente
difficile, sai, installare tutti i pacchetti e applicarli alle dipendenze della palestra e tutte le
diverse dipendenze.
Molti studenti hanno effettivamente avuto un sacco di problemi durante l'installazione di tutto.
E alla fine, la maggior parte di loro non poteva funzionare bene, l'intero codice e per lo più non potevano vedere
i risultati finali.
Quindi volevo assolutamente risolvere questo problema.
E davvero la migliore soluzione che ho trovato è stata quella di includere l'intero codice.
Quindi avrai esattamente lo stesso codice di quello che abbiamo implementato in questa parte.
Ma ho incluso l'intero codice su un taccuino Google Kulab dove l'unica cosa che dovrai fare per eseguire
il codice e visualizzare il risultato sarà fare clic su questi pulsanti qui.
Questa è l'unica cosa che devi fare, perché il bello di Google Kulab è che la maggior parte delle
librerie e dei pacchetti sono già installati.
Ad esempio, il pavimento tenso è già installato da torture è già installato in tutti i moduli della
torcia, le funzioni e le classi sono già installate, quindi non è necessario installarle.
Tuttavia, abbiamo ancora alcune piccole dipendenze da installare per assicurarci che tutto sia collegato bene,
ma non dovremo installarle tramite un terminale o, sai, tramite il prompt di anakonda come abbiamo fatto
nell'auto a guida autonoma.
Dovremo solo fare clic su questo pulsante di riproduzione qui in questa prima cella installando le dipendenze di sistema per
saggezza.
Ora, so cosa potrebbero pensare alcuni di voi.
Perché non abbiamo fatto lo stesso per l'auto a guida autonoma?
Beh, sfortunatamente, non abbiamo potuto fare lo stesso perché in un modulo per auto a guida autonoma, abbiamo
avuto le interazioni dell'utente, sai, quando abbiamo inserito un po 'di senso sulla mappa per disegnare le strade e mettere alcuni ostacoli.
Bene, e fortunatamente Google Kulab non ha ancora quella caratteristica di permettere di avere alcune interazioni dell'utente con
alcune mappe.
Quindi non potevo farlo per l'auto a guida autonoma.
Le mie scuse per questo.
Ma è per questo che ti ho dato l'intero capitolo del mio libro sul corso accelerato, che contiene tutte le
istruzioni sull'auto a guida autonoma.
Spero che tu possa installare tutto correttamente comunque.
Non c'era molto da installare rispetto a farlo.
Spero che tutto sia andato bene per l'auto a guida autonoma, ma per Doom qui, ora sei coperto.
Non avrai problemi a eseguire il codice e a visualizzare i risultati.
Quindi questa è la sorpresa.
Spero vi piaccia.
E ora ti guiderò attraverso l'intera implementazione per mostrarti che effettivamente abbiamo esattamente lo stesso
codice di quello che abbiamo implementato in questa seconda parte.
L'unica cosa è che ho unito i tre codici.
Sai, questo è un codice che avevamo nella cartella, sai, composto dall'elaborazione dell'immagine che ho sentito poi dall'esperienza replay
che ho sentito e dalla A. IO. che ho sentito con le due parti, la
prima parte, la costruzione dei dati e la parte l'addestramento dei dati.
Bene, quello che ho fatto è stato semplicemente unire i tre inserendo prima l'immagine, elaborando preventivamente che ho sentito che
te lo mostrerò nella cartella di lavoro.
In secondo luogo, l'esperienza è così bella.
E terzo, l'area che ho sentito lì, solo una sotto l'altra in quell'ordine.
OK, quindi ti mostrerò questo.
E poi ho dovuto cambiare due o tre cose in tutto questo codice e ti mostrerò esattamente le modifiche
in modo che tu possa assicurarti di cogliere la differenza fondamentalmente in questo, beh, tutto è uguale
e quello, beh, tutto è lo stesso.
Assolutamente nessun cambiamento, tuttavia, in quel file.
Bene, qui, quando inseriamo i pacchetti per l'apertura e il funzionamento, non utilizziamo quel pacchetto.
Spazio azione wrapper Dhoom da importare in questo gruppo.
Non lo usiamo più.
Useremo qualcos'altro.
Vedrai.
Inoltre, ho cambiato le dimensioni dei telai qui, 80 per 80.
L'ho cambiato in 256 per 256 in modo che tu possa avere risultati di visualizzazione davvero migliori, perché avrai
video più grandi da guardare.
OK, è proprio quello che ho cambiato.
Ti mostrerò.
Ora, iniziamo con l'elaborazione delle immagini, perché in effetti, come ti ho detto, ho semplicemente unito i tre file
insieme.
Quindi iniziamo con l'elaborazione delle immagini nel modo P.
E come puoi vedere, è esattamente lo stesso.
Iniziamo importando le librerie, esattamente le stesse qui.
Quindi pre-elaboriamo le immagini con la classe dell'immagine pre-elaborazione composta dal metodo Init e dal metodo di
osservazione.
E come puoi vedere, questa è esattamente la stessa immagine pre-elaborazione.
E ammesso e metodo di osservazione.
Va bene, poi passiamo all'esperienza con il gioco in cui abbiamo esattamente gli stessi che abbiamo importato per la prima
volta nelle biblioteche qui, i nomi sul marciapiede.
Destra.
Quindi definiamo un passaggio esattamente uguale a quello che abbiamo qui.
Quindi avanziamo su diversi passaggi finali, passaggi con la classe di avanzamento passaggio finale, che è
esattamente lo stesso della cartella di lavoro.
Destra.
Ho appena fatto un po 'di copia incolla qui.
Avevamo esattamente lo stesso metodo init.
È un metodo e il metodo dei passaggi di ricompensa.
Va bene, allora ovviamente implementiamo il replay dell'esperienza con la classe di memoria di replay.
E come puoi vedere, abbiamo esattamente lo stesso nel colore di Google.
Inoltre, forse apprezzerai meglio la struttura perché ho aggiunto un po 'di texture in modo che, sai, possa essere
ancora più bello da visualizzare su questa cartella di lavoro.
Tutto ok.
Quindi riproduci i passaggi di esecuzione batch del metodo di inizializzazione della classe di memoria, fondamentalmente esattamente lo stesso codice.
Tutto ok.
E poi passiamo al terzo fallo I Fordismo in entrambi i casi riguardante le due parti, parte uno edificio e
parte all'addestramento dei dati.
Quindi lascia che ti mostri che abbiamo esattamente lo stesso su questa cartella di lavoro.
Quindi presumo in entrambi i casi, prima importiamo le librerie, esattamente le stesse.
Bene, come puoi vedere, quindi qui, questa è la differenza che ho già evidenziato durante
l'importazione dei pacchetti per l'apertura e che funziona bene invece di importare Jim Webers e quindi saltare wrapper e pacchetto per
importare in questo.
Bene, quello che dobbiamo fare è importare solo Jim.
È la stessa cosa quindi importa la saggezza, Jim, che sono i nuovi ambienti Dhume, in fondo, che
sono stati davvero, beh, migliorati.
E infine i Raptors della Jim Library.
Tutto ok.
Quindi solo questa differenza qui, che farà funzionare questa cosa su Google Kulab e anche su Python se
vuoi eseguirlo.
E poi, ovviamente, non dovevo includere quel codice in Google Kulab semplicemente perché qui importiamo
gli altri file qui, sai, perché sono separati.
E poiché ho unito i tre file su Google Color, beh, non ho bisogno di fare questa importazione.
Quindi qui passiamo direttamente alle parti uno, costruendo l'area.
E qui, come ti ho detto, abbiamo lo stesso identico codice tranne per le dimensioni qui.
Destra.
Se guardiamo qui la prima parte, l'edificio della prima parte, sì.
Iniziamo facendo il cervello con la C e la classe.
E come puoi vedere, abbiamo lo stesso identico codice tranne che per le dimensioni dei frame di input
qui, che erano quando abbiamo implementato il codice ottanta per ottanta.
Ma ho cambiato quel Google Kulab a 256 per 256 in modo da poter avere frame migliori e quindi video migliori
da guardare.
OK, ma tutto il resto è esattamente lo stesso.
Quindi qui creiamo il cervello con la classe CNN, poi creiamo il corpo con la classe corpo softmax.
Quindi esattamente lo stesso di quello che abbiamo qui.
E infine, mettiamo insieme il tutto con l'A. IO. classe, inclinando il cervello e
il corpo, e anche un metodo per eseguire le azioni.
Destra?
Esattamente la stessa classe di età composta dal cervello nel corpo e quindi lo stesso metodo per eseguire le
azioni.
Tutto ok.
Quindi esattamente lo stesso.
Sono cambiate solo le dimensioni dei frame di input.
E ora passiamo alla seconda parte, che sarà anche esattamente la stessa.
In primo luogo, otteniamo l'ambiente del destino giusto.
Lascia che ti mostri anche la seconda parte qui.
Otteniamo prima l'ambiente.
E qui ricordatelo visto che non lo usiamo più per migliorare l'ambiente, ma invece per saggezza.
Bene, l'unica cosa che è cambiata in quel codice è proprio questo qui.
E abbiamo ottenuto la saggezza Cawdor?
Ma questo è esattamente lo stesso ambiente.
Tutto ok.
E poi, ovviamente, cambio queste nuove dimensioni in modo che tu possa avere video più grandi qui.
Quindi non abbiamo più ottanta per ottanta, ma questa volta 256 per 256.
E poi abbiamo esattamente lo stesso.
Otteniamo la richiesta e il numero di azioni che vedrai sarà sette.
Quindi costruiamo l'API creando l'oggetto cervello, sai, la CNN, poi l'oggetto corpo softmax body e poi
l'intera area composta dal cervello e dal corpo esattamente come quello che abbiamo implementato insieme.
In quel momento abbiamo creato l'esperienza Freeplay.
Quindi è esattamente lo stesso qui.
E poi implementiamo l'idoneità.
Tre è sempre lo stesso.
E poi cosa facciamo?
Bene, facciamo la media mobile su cento passi.
Dirigenti, lo stesso qui.
Quindi è lo stesso identico codice.
Fondamentalmente sono cambiate solo le dimensioni dei frame e il modo di importare l'ambiente.
OK, e finalmente addestriamo l'IA con esattamente lo stesso codice.
OK, quindi fino a qui abbiamo l'intero codice che hai visto nella cartella.
Quando scarichi nuovamente il set di dati e il codice, in pratica abbiamo anche l'intero codice che abbiamo implementato
insieme.
Tuttavia, allora per far funzionare la visualizzazione su Google.
Kulab Beh, ho aggiunto questo codice extra, ma dal momento che è davvero specifico solo per questo taccuino a colori e
anche solo specifico per la visualizzazione.
L'AIA in azione nell'ambiente Doom ti farà piacere, non devi preoccuparti di capire tutti i codici che sono qui perché, sai,
lo vedrai solo una volta nella tua vita quando vorrai costruire e addestrare un po
'di A. IO. giocare nell'ambiente.
Quello che voglio dire è che non dovrai usare questo codice per le altre applicazioni.
Lavorerai su un edificio e ti allenerai in A. IO. Quindi non preoccuparti troppo per questa ragazza.
L'ho appena aggiunto per farlo funzionare su Kulab, ma vediamo cosa faccio.
Prima nelle librerie, ovviamente, poi ho aggiunto alcuni codici pratici qui in modo che tu possa vedere molto
rapidamente il numero di azioni che hai nell'ambiente, così come una visualizzazione della cornice dell'ambiente solo per
vedere com'è piace.
E il motivo per cui l'ho aggiunto è perché ti mostrerò anche come giocare con altri ambienti doomer perché
in realtà ne hai molti.
E quindi quello che dovrai semplicemente fare è sostituire il corridoio della saggezza con il nome degli altri ambienti che
sono qui.
Ti fornirò il collegamento di quella pagina fino a questo tutorial.
Ma qui, come puoi vedere, hai molti ambienti Dhoom con cui puoi giocare, sai, un po 'di saggezza
di base.
Korder, che è quello con cui giocheremo in questo momento, Wisdom Defense Center e altro.
E hai anche dei labirinti al coperto.
E segui le istruzioni qui.
Li troverai tutti in questa cartella.
Sai, in questo nel suo metodo, puoi semplicemente trovare il nome qui con un po 'di saggezza di base è un centro di
difesa.
E ne hai molti, molti, vedi.
Quindi, se vuoi giocare gratuitamente con altri ambienti doom per farlo, dovrai solo
cambiare il nome dell'ambiente.
Ogni volta che vedi il colore della saggezza qui su questa cartella di lavoro, sostituiscilo semplicemente con il nome.
E grazie a questo codice ea questo, beh, sarai rapidamente in grado di vedere qual è il
numero di azioni, le dimensioni della forma di input e anche una visualizzazione della cornice per vedere come
appare l'ambiente sarà abbastanza pratico .
Quindi ho creato questa funzione di supporto per la visualizzazione.
Quindi eseguo la A. IO. in un episodio, ovviamente, dopo che è stato addestrato.
Quindi lo addestreremo prima qui.
Come puoi vedere, a proposito, ho dimenticato di dirti che cambio anche un numero di epoche
da 100 a venti e questo semplicemente perché, sai, ho aumentato le dimensioni del telaio e dato che ho aumentato
le dimensioni del telaio, beh, l'allenamento richiederà molto più tempo perché, ovviamente, è più difficile
allenarsi.
E quindi ho ridotto il numero di cento epoche fino a venti.
OK, e non preoccuparti, avremo già una buona ricompensa positiva.
Ma ovviamente se vuoi migliorare le prestazioni e migliorare i risultati alla fine, sentiti libero di
aumentare quel numero di e-book.
Otterrai risultati ancora migliori.
Ma vedrai che già con Twenty Époque la formazione richiederà un bel po 'di tempo.
Ok tutto bene.
Allora dov'ero?
Sì, quella funzione di aiuto per la visualizzazione.
Poi metto in onda un episodio, ovviamente dopo che è stato addestrato.
E finalmente quest'ultima cella di codice produrrà il video del gioco, sai, su questo episodio e vedrai come
si comporterà l'IA su questo episodio su un video, che verrà emesso e che sarà
in grado di Scarica.
E il fallo è qui, sai, quando eseguiamo questo codice.
Ok tutto bene.
Quindi ora è il momento dell'esecuzione.
È ora di sedersi davvero comodamente sulla nostra sedia.
Spero che tu abbia un buon caffè o una buona visita.
Ora premiamo solo i diversi pulsanti di riproduzione e ciascuna delle celle per eseguire il risultato finale.
Quindi facciamolo.
Ma prima, e questo è molto importante da capire e andare.
Kulab Quindi questo è il collegamento di una cartella di lavoro di Google Kulak, a cui tutti avete accesso.
E quindi, ovviamente, non puoi modificare nulla in esso, perché se uno di voi modifica bene,
gli altri vedranno la modifica.
Quindi questo è in modalità di sola lettura e quindi quello che devi fare per apportare alcune
modifiche, sai, nel caso in cui desideri cambiare il nome dell'ambiente o aumentare il numero
di epoche o anche regolare la tua A. IO. , beh, dovrai creare una copia di questa cartella di lavoro,
che sarà nel tuo Google Drive.
Ed è per questo che per farlo, avrai bisogno di un indirizzo Gmail per poter avere un'unità
Google.
OK, quindi assicurati di averne uno.
E una volta che è così, beh, devi solo fare clic sul file qui e quindi salvare una copia e guidare.
Questo creerà una copia di questa cartella di lavoro nel tuo Google Drive su cui potrai apportare
alcune modifiche.
Tutto ok.
E ora eccoci all'inizio di questa esecuzione.
Quindi ora giocheremo solo su tutte le celle e ci avvicineremo sempre di più al risultato
finale.