Witam, moi przyjaciele, i witam w tej nowej sekcji dotyczącej wizualizacji skutków
głębokich, konwolucyjnych, niemoralnych.
Po pierwsze, naprawdę chcę pogratulować ukończenia całej implementacji głębokiego, konwolucyjnego
modelu uczenia się.
A teraz jesteśmy w zabawnej części, w której zamierzamy zwizualizować wyniki testu A. JA. stworzyliśmy.
I jak już powiedziałem, pod koniec poprzedniego tutoriala, wiecie, ostatnia historia z wdrożenia,
powiedziałem, że mam dla Ciebie niespodziankę.
I cóż, niespodzianka jest właśnie taka.
Zamierzamy zwizualizować wyniki w Google.
Kulab A dlaczego to dobra niespodzianka?
To dobra niespodzianka, ponieważ w zasadzie nie będziesz miał absolutnie żadnych problemów z uruchomieniem kodu, wiesz,
uruchomieniem kodu i wizualizacją wyników.
Rzeczywiście, jest to nowa funkcja kursu.
Wiesz, wcześniej faktycznie uruchamialiśmy kod na Spider w Pythonie, ale było bardzo trudno,
wiesz, zainstalować wszystkie pakiety i zastosować się do zależności gymów i wszystkich
różnych zależności.
Wielu studentów miało mnóstwo problemów z instalacją wszystkiego.
I na koniec większość z nich nie mogła działać dobrze, cały kod, a przede wszystkim nie mogli zobaczyć
ostatecznych wyników.
Więc absolutnie chciałem to naprawić.
I naprawdę najlepszym rozwiązaniem, jakie wymyśliłem, było uwzględnienie całego kodu.
Będziesz więc mieć dokładnie ten sam kod, co zaimplementowaliśmy w tej części.
Ale umieściłem cały kod w notatniku Google Kulab, gdzie jedyną rzeczą, którą będziesz musiał zrobić,
aby uruchomić kod i zwizualizować wynik, będzie kliknięcie tych przycisków tutaj.
To jedyna rzecz, którą musisz zrobić, ponieważ piękno Google Kulab polega na tym, że większość bibliotek
i pakietów jest już zainstalowana.
Na przykład podłoga tenso jest już zainstalowana przez tortury już zainstalowane we wszystkich modułach pochodni,
funkcje i klasy są już zainstalowane, więc nie musisz ich instalować.
Jednak nadal mamy kilka małych zależności do zainstalowania, aby upewnić się, że wszystko jest dobrze
połączone, ale nie będziemy musieli instalować ich przez terminal lub, wiesz, przez monit anakondy, tak jak to
zrobiliśmy w samojezdnym samochodzie.
Będziemy musieli tylko kliknąć ten przycisk odtwarzania w tej pierwszej komórce instalującej zależności systemowe dla
mądrości.
Teraz wiem, co niektórzy z was mogą pomyśleć.
Dlaczego nie zrobiliśmy tego samego dla samojezdnego samochodu?
Cóż, niestety, nie mogliśmy zrobić tego samego, ponieważ w module samochodu samojezdnego mieliśmy
interakcje użytkownika, wiesz, kiedy podłączyliśmy jakiś sens do mapy, aby zaprojektować drogi i postawić kilka przeszkód.
Cóż, i na szczęście Google Kulab nie ma jeszcze tej funkcji pozwalającej na interakcje użytkownika z
niektórymi mapami.
Więc nie mogłem tego zrobić dla samojezdnego samochodu.
Przepraszam za to.
Ale właśnie dlatego przekazałem wam cały rozdział mojej książki o kursie zderzeniowym, który zawiera wszystkie
instrukcje dotyczące samojezdnego samochodu.
Mam nadzieję, że i tak możesz wszystko poprawnie zainstalować.
W porównaniu do tego, nie było wiele do zainstalowania.
Mam nadzieję, że w przypadku samojezdnego samochodu wszystko poszło dobrze, ale w przypadku Dooma tutaj, teraz jesteś objęty ochroną.
Nie będziesz mieć żadnych problemów z uruchomieniem kodu i wizualizacją wyników.
Więc to jest niespodzianka.
Mam nadzieję, że to lubisz.
A teraz przeprowadzę cię przez całą implementację, aby pokazać, że rzeczywiście mamy dokładnie ten
sam kod, co zaimplementowaliśmy w tej części drugiej.
Tyle tylko, że połączyłem trzy kody.
Wiesz, to jest kod, który mieliśmy w folderze, wiesz, składający się z przetwarzania obrazu, który poczułem wtedy,
powtórka doświadczenia, które poczułem i A. JA. że czułem z dwiema częściami,
częścią pierwszą, budowaniem danych i częścią ich trenowania.
Cóż, po prostu połączyłem te trzy z nich, umieszczając obraz na pierwszym miejscu, przetwarzając wstępnie, że czułem,
że pokażę ci to w skoroszycie.
Po drugie, doświadczenie odtwarza to piękne.
I po trzecie, obszar, który tam poczułem, tylko jeden pod drugim w tej kolejności.
OK, więc pokażę ci to.
A potem musiałem tylko zmienić dwie lub trzy rzeczy w całym kodzie i pokażę ci dokładnie
zmiany, abyś mógł złapać różnicę w zasadzie w tym, cóż, wszystko jest takie samo i,
cóż, wszystko jest taki sam.
Jednak absolutnie żadnych zmian w tym pliku.
Cóż, tutaj, kiedy wprowadzamy pakiety w celu otwarcia i dobrego wykonania, nie używamy tego opakowania.
Dhoom otacza obszar akcji do zaimportowania do tej grupy.
Już tego nie używamy.
Użyjemy czegoś innego.
Zobaczysz.
A także zmieniłem tutaj wymiary ramek, 80 na 80.
Zmieniłem to na 256 na 256, abyś mógł rzeczywiście uzyskać lepsze wyniki wizualizacji, ponieważ będziesz mieć
większe filmy do obejrzenia.
OK, właśnie to zmieniłem.
Pokażę ci.
Teraz zacznijmy od przetwarzania obrazu, ponieważ rzeczywiście, jak powiedziałem, właśnie połączyłem te trzy
pliki.
Więc zaczynamy od rzeczywiście przetwarzania obrazu w sposób P.
Jak widać, to jest dokładnie to samo.
Zaczynamy od zaimportowania bibliotek, dokładnie tych samych tutaj.
Następnie wstępnie przetwarzamy obrazy za pomocą klasy obrazu pre-process składającej się z metody Init i metody
obserwacji.
Jak widać, jest to dokładnie ten sam obraz przed procesem.
Metoda przyjęta i obserwacji.
W porządku, a następnie przechodzimy do zabawy, w której mamy dokładnie to samo, co zaimportowaliśmy do
bibliotek tutaj, z nazwiskami na krawężniku.
Dobrze.
Następnie określamy jeden krok dokładnie tak samo, jak tutaj.
Następnie robimy postęp na kilku końcowych krokach, krokach z klasą postępu końcowego kroku, która jest
dokładnie taka sama jak w skoroszycie.
Dobrze.
Właśnie zrobiłem tutaj kopię wklejania.
Mieliśmy dokładnie taką samą metodę init.
To metoda i metoda nagród.
W porządku, to oczywiście zaimplementujemy powtórkę doświadczenia z klasą pamięci powtórek.
Jak widać, mamy dokładnie to samo w kolorze Google.
Poza tym może lepiej docenisz strukturę, ponieważ dodałem trochę tekstury, aby, wiesz, wizualizacja
w tym skoroszycie była jeszcze przyjemniejsza.
W porządku.
Więc powtórz kroki metody inicjującej metodę startową klasy pamięci, w zasadzie dokładnie ten sam kod.
W porządku.
A potem przechodzimy do trzeciego faulu I Fordyzmu, tak czy inaczej, dotyczącego dwóch części, części pierwszej budynku i
części do trenowania danych.
Pozwól więc, że ci pokażę, że mamy dokładnie to samo w tym skoroszycie.
Tak więc zakładam, że najpierw importujemy biblioteki, dokładnie te same.
Racja, jak widać, to tutaj różnica, którą już podkreśliłem, importując pakiety do
otwierania i wykonywania dobrych operacji, zamiast importować Jim Webers, a następnie pomijać opakowanie i pakiet, aby zaimportować
do tego.
Cóż, musimy tylko zaimportować Jima.
To jest to samo, co import mądrości, Jim, czyli zasadniczo nowe środowiska Dhume, które
zostały naprawdę, dobrze, ulepszone.
I wreszcie Raptors by the Jim Library.
W porządku.
A więc tylko ta różnica, która sprawi, że to będzie działać w Google Kulab, a także w Pythonie, jeśli chcesz
go uruchomić.
A potem, oczywiście, nie musiałem umieszczać tego kodu w Google Kulab po prostu dlatego, że
tutaj importujemy tutaj inne pliki, ponieważ są one oddzielone.
A ponieważ połączyłem trzy pliki w kolorze Google, cóż, nie muszę robić tego importu.
Więc tutaj przechodzimy bezpośrednio do części pierwszej, budując teren.
I tutaj, jak ci powiedziałem, mamy dokładnie ten sam kod, z wyjątkiem wymiarów tutaj.
Dobrze.
Jeśli spojrzymy na część pierwszą tutaj, część pierwszą na budynek, tak.
Zaczynamy od stworzenia mózgu z klasą C i klasą.
Jak widać, mamy dokładnie ten sam kod, z wyjątkiem wymiarów ramek wejściowych, które
miały miejsce, gdy zaimplementowaliśmy kod osiemdziesiąt na osiemdziesiąt.
Ale zmieniłem to Google Kulab na 256 na 256, abyś mógł mieć lepsze klatki, a tym samym lepsze filmy
do oglądania.
OK, ale cała reszta jest dokładnie taka sama.
Więc tutaj tworzymy mózg z klasą CNN, a następnie tworzymy ciało z klasą ciała softmax.
Dokładnie to samo, co tutaj.
I na koniec złożyliśmy całość razem z A. JA. klasę, przechylanie mózgu
i ciała, a także metody wykonywania czynności.
Dobrze?
Dokładnie ta sama klasa wiekowa złożona z mózgu w ciele, a następnie ta sama metoda wykonywania
czynności.
W porządku.
Więc dokładnie to samo.
Zmieniły się tylko wymiary ramek wejściowych.
A teraz przejdźmy do części drugiej, która również będzie dokładnie taka sama.
Po pierwsze, dobrze przygotowujemy środowisko zagłady.
Pokażę wam również część drugą.
Na pierwszym miejscu stawiamy środowisko.
I pamiętajcie o tym, ponieważ nie używamy go już do poprawy środowiska, ale zamiast tego mądrości.
Cóż, jedyną rzeczą, która uległa zmianie w tym kodzie, jest rzeczywiście to tutaj.
I czy zdobyliśmy mądrość Cawdor?
Ale to jest dokładnie to samo środowisko.
W porządku.
A potem oczywiście zmieniam te nowe wymiary, żebyś mógł mieć tutaj większe filmy.
Więc nie mamy już osiemdziesiąt na osiemdziesiąt, ale tym razem 256 na 256.
A potem mamy dokładnie to samo.
Otrzymujemy żądanie, a liczba działań, które zobaczysz, wyniesie siedem.
Następnie tworzymy API, tworząc obiekt mózgowy, wiesz, CNN, następnie obiekt ciała softmax body, a następnie
cały obszar złożony z mózgu i ciała dokładnie tak samo, jak to, co zaimplementowaliśmy razem.
Właśnie wtedy skonfigurowaliśmy Freeplay.
Więc to jest dokładnie to samo tutaj.
A potem wdrażamy kwalifikowalność.
Treis wciąż jest dokładnie taki sam.
A potem co robimy?
Cóż, średnią ruchomą tworzymy ze stu kroków.
Kierownictwo, to samo tutaj.
Więc to jest dokładnie ten sam kod.
W zasadzie zmieniły się tylko wymiary ramek i sposób importowania środowiska.
OK, na koniec trenujemy AI z dokładnie tym samym kodem.
OK, więc do tej pory mamy cały kod, który widziałeś w folderze.
Po ponownym pobraniu zestawu danych i kodu mamy również cały kod, który zaimplementowaliśmy
razem.
Jednak potem, aby wizualizacja działała w Google.
Kulab Cóż, dodałem ten dodatkowy kod, ale ponieważ jest on tak naprawdę specyficzny tylko dla tego kolorowego notatnika,
a także tylko do wizualizacji.
AIA w akcji w środowisku Doom sprawi, że nie będziesz musiał się martwić o zrozumienie wszystkich kodów, które są tutaj,
ponieważ, wiesz, zobaczysz to tylko raz w życiu, gdy będziesz chciał zbudować i wyszkolić
trochę A. JA. bawić się w środowisku.
Chodzi mi o to, że nie będziesz musiał używać tego kodu dla innych aplikacji.
Będziesz pracować nad jednym budynkiem i trenować w A. JA. Więc nie martw się zbytnio o tę dziewczynę.
Właśnie to dodałem, żeby działało na Kulabie, ale zobaczmy, co zrobię.
Najpierw oczywiście w bibliotekach, potem dodałem tutaj kilka praktycznych kodów, abyś mógł bardzo szybko zobaczyć ilość akcji,
które wykonujesz w środowisku, a także wyświetlanie kadru środowiska tylko po to, aby zobaczyć, jak
to jest lubić.
Dodałem to dlatego, że pokażę ci również, jak grać w innych środowiskach zagłady, ponieważ w
rzeczywistości masz ich wiele.
Musisz więc po prostu zamienić korytarz mądrości na nazwę innych środowisk, które są
tutaj.
Podam ci link do tej strony aż do tego samouczka.
Ale tutaj, jak widzisz, masz wiele środowisk Dhoom, w których możesz się bawić, wiesz, trochę
podstawowej mądrości.
Korder, z którym teraz będziemy grać, Wisdom Defense Center i inne.
Masz nawet kryte labirynty.
I po prostu postępuj zgodnie z instrukcjami tutaj.
Znajdziesz je wszystkie w tym folderze.
Wiesz, w tej metodzie możesz po prostu znaleźć tutaj nazwę z podstawową mądrością, to jakiś ośrodek
obrony.
Widzisz, masz ich wielu, wielu.
Więc jeśli chcesz grać z innymi środowiskami doom za darmo, aby to zrobić, będziesz musiał
po prostu zmienić nazwę środowiska.
Za każdym razem, gdy zobaczysz kolor mądrości w tym skoroszycie, po prostu zastąp go nazwą.
A dzięki temu i temu kodowi, cóż, szybko będziesz mógł zobaczyć jaka jest liczba
akcji, wymiary kształtu wejściowego, a także wyświetlanie ramki, aby zobaczyć, jak wygląda środowisko, będzie
to całkiem praktyczne .
Następnie stworzyłem tę funkcję pomocniczą do wizualizacji.
Następnie uruchamiam A. JA. oczywiście na jednym odcinku, po przeszkoleniu.
Więc najpierw trenujemy tutaj.
Jak widać, przy okazji zapomniałem wam powiedzieć, że zmieniam też liczbę epok
ze 100 na dwadzieścia i to po prostu dlatego, że wiecie, zwiększyłem wymiary ramy i
skoro zwiększyłem wymiary ramy, cóż, trening potrwa znacznie dłużej, bo oczywiście trudniej
trenować.
Dlatego zredukowałem liczbę stu epok do dwudziestu.
OK i nie martw się, że już otrzymamy dobre, pozytywne nagrody.
Ale oczywiście, jeśli chcesz poprawić wydajność i ostatecznie poprawić wyniki, możesz
zwiększyć liczbę e-booków.
Uzyskasz jeszcze lepsze rezultaty.
Ale zobaczysz, że już w Twenty Époque szkolenie zajmie trochę czasu.
Ok w porządku.
Więc gdzie ja byłem?
Tak, ta funkcja pomocnicza do wizualizacji.
Następnie uruchamiam antenę w jednym odcinku, oczywiście po przeszkoleniu.
I wreszcie ta ostatnia komórka kodu wyświetli wideo z gry, wiesz, w tym jednym odcinku i zobaczysz, jak
sztuczna inteligencja będzie działać w tym jednym odcinku na wideo, które zostanie wyprowadzone i które
będzie w stanie Ściągnij.
Wiesz, jest to faul, kiedy wykonujemy ten kod.
Ok w porządku.
A więc czas na egzekucję.
Czas naprawdę wygodnie usiąść na naszym krześle.
Mam nadzieję, że napijesz się dobrej kawy lub dobrze się zobaczysz.
Teraz po prostu naciskamy różne przyciski odtwarzania i każdą komórkę, aby uruchomić końcowy wynik.
Więc zróbmy to.
Ale najpierw, a to bardzo ważne, aby zrozumieć i zacząć.
Kulab Więc to jest link do skoroszytu Google Kulak, do którego wszyscy macie dostęp.
I dlatego, oczywiście, nie możesz niczego w nim modyfikować, ponieważ jeśli jeden z was
dobrze zmodyfikuje, inni zobaczą modyfikację.
Jest to więc tryb tylko do odczytu, a zatem co musisz zrobić, aby wprowadzić
pewne modyfikacje, wiesz, na wypadek, gdybyś chciał zmienić nazwę środowiska lub zwiększyć liczbę
epok, a nawet dostroić swoje A. JA. , cóż, będziesz musiał utworzyć kopię tego skoroszytu, który będzie
na Twoim własnym Dysku Google.
Dlatego aby to zrobić, będziesz potrzebować adresu Gmail, aby mieć dysk Google.
OK, więc upewnij się, że masz.
A kiedy tak się stanie, wystarczy kliknąć plik tutaj, a następnie zapisać kopię i wjechać.
Spowoduje to utworzenie kopii tego skoroszytu na Twoim własnym Dysku Google, na którym będziesz mógł dokonać
pewnych modyfikacji.
W porządku.
A teraz jesteśmy na początku tej egzekucji.
Więc teraz zagramy wszystkie komórki i będziemy coraz bliżej końcowego wyniku.