Olá, meus amigos, e bem-vindos a esta nova seção sobre a visualização dos resultados
do profundo, convolucional, imoral.
Em primeiro lugar, quero realmente dar os parabéns por ter concluído toda essa implementação do modelo
de aprendizagem convolucional e profundo.
E agora estamos na parte divertida, em que vamos visualizar os resultados do A. EU. Nós criamos.
E como eu disse, no final do tutorial anterior, sabe, a última história da implementação, eu
disse que tinha uma surpresa para vocês.
E, bem, a surpresa é exatamente essa.
Vamos visualizar os resultados no Google.
Kulab E por que isso é uma boa surpresa?
Essa é uma boa surpresa, porque basicamente você não terá absolutamente nenhum problema para executar o código, você sabe, executar
o código e visualizar os resultados.
Na verdade, este é um novo recurso do curso.
Você sabe, antes disso, costumávamos executar o código no Spider em Python, mas era extremamente difícil, você
sabe, instalar todos os pacotes e aplicar nas dependências do ginásio e em todas as
dependências diferentes.
Muitos alunos tiveram muitos problemas ao instalar tudo.
E no final, a maioria deles não conseguia rodar bem, o código inteiro, e principalmente eles não podiam ver
os resultados finais.
Então, eu queria absolutamente consertar isso.
E realmente a melhor solução que encontrei foi incluir todo o código.
Portanto, você terá exatamente o mesmo código que implementamos nesta parte.
Mas incluí todo o código em um notebook do Google Kulab onde a única coisa que você terá que
fazer para executar o código e visualizar o resultado será clicar nesses botões aqui.
Essa é a única coisa que você precisa fazer, porque a beleza do Google Kulab é que a maioria
das bibliotecas e pacotes já estão instalados.
Por exemplo, tenso floor já está instalado por tortura já está instalado em todos os módulos da
tocha, funções e classes já estão instaladas, então você não precisa instalá-los.
No entanto, ainda temos algumas pequenas dependências para instalar para garantir que tudo esteja bem conectado, mas
não teremos que instalá-las por meio de um terminal ou, você sabe, por meio do prompt do anakonda, como fizemos
no carro que dirige sozinho.
Teremos apenas que clicar neste botão play aqui nesta primeira célula instalando dependências do sistema para
sabedoria.
Agora, eu sei o que alguns de vocês podem estar pensando.
Por que não fizemos o mesmo com o carro que dirige sozinho?
Bem, infelizmente, não poderíamos fazer o mesmo porque em um módulo de carro autônomo, tivemos as
interações do usuário, você sabe, quando plugamos algum sentido no mapa para projetar as estradas e colocar alguns obstáculos.
Bem, e felizmente, o Google Kulab ainda não tem esse recurso de permitir algumas interações do usuário com
alguns mapas.
Então eu não poderia fazer isso com o carro que dirige sozinho.
Minhas desculpas por isso.
Mas é por isso que lhe dei todo o capítulo do meu livro sobre o curso intensivo, que contém todas as instruções
sobre o carro que dirige sozinho.
Espero que você possa instalar tudo corretamente de qualquer maneira.
Não havia muito para instalar em comparação a fazê-lo.
Espero que tudo tenha corrido bem para o carro que dirige sozinho, mas para Doom aqui, agora você está coberto.
Você não terá problemas para executar o código e visualizar os resultados.
Então essa é a surpresa.
Espero que você goste.
E agora vou guiá-lo por toda a implementação para mostrar que, de fato, temos
exatamente o mesmo código que implementamos nesta parte dois.
A única coisa é que eu combinei os três códigos.
Sabe, esse é um código que tínhamos na pasta, sabe, composto do processamento de imagem que eu senti então o replay da
experiência que eu senti e o A. EU. que senti com as duas partes, parte
um, construir os dados e parte para treinar os dados.
Bem, o que eu simplesmente fiz foi mesclar os três colocando primeiro a imagem, pré-processamento que achei que irei mostrar
isso a você na pasta de trabalho então.
Em segundo lugar, a experiência se repete tão bonita.
E terceiro, a área que eu senti lá, apenas uma abaixo da outra nessa ordem.
OK, então vou mostrar isso para você.
E então eu só tive que mudar duas ou três coisas em todo o código e vou mostrar exatamente as mudanças
para que você possa ter certeza de pegar a diferença basicamente em que, bem, tudo é o mesmo e
que, bem, tudo é o mesmo também.
Absolutamente nenhuma mudança, entretanto, naquele arquivo.
Bem, aqui, quando inserimos os pacotes para abrir e fazer bem, não usamos esse pacote.
Espaço de ação dos wrappers Dhoom para importar para este grupo.
Nós não usamos mais isso.
Usaremos outra coisa.
Você vai ver.
Além disso, mudei as dimensões das molduras aqui, 80 por 80.
Eu mudei para 256 por 256 para que você possa ter melhores resultados de visualização, porque você terá
vídeos maiores para assistir.
OK, foi exatamente isso que mudei.
Eu vou te mostrar.
Agora, vamos começar com o processamento de imagens, porque de fato, como eu disse a vocês, acabei de mesclar os três
arquivos.
Portanto, começamos realmente com o processamento de imagens da maneira P.
E como você pode ver, isso é exatamente o mesmo.
Começamos importando as bibliotecas, exatamente as mesmas aqui.
Em seguida, pré-processamos as imagens com a classe de imagens de pré-processamento composta pelo método Init e pelo método de
observação.
E como você pode ver, esta é exatamente a mesma imagem de pré-processamento.
E método admitido e de observação.
Tudo bem, então passamos para a experiência com o jogo em que temos exatamente o mesmo que importamos primeiro
para as bibliotecas aqui, nomes na calçada.
Certo.
Em seguida, definimos uma etapa exatamente igual à que temos aqui.
E então fazemos um progresso em várias etapas finais, etapas com a classe de progresso da etapa final, que
é exatamente igual à da pasta de trabalho.
Certo.
Acabei de copiar e colar aqui.
Tínhamos exatamente o mesmo método init.
É um método e o método das etapas de recompensa.
Tudo bem, então é claro que implementamos a repetição de experiência com a classe de memória de repetição.
E como você pode ver, temos exatamente o mesmo na cor do Google.
Além disso, talvez você aprecie melhor a estrutura porque adicionei alguma textura para que, você sabe, possa ser
ainda mais agradável de visualizar nesta pasta de trabalho.
Tudo certo.
Portanto, reproduza as etapas de execução em lote de amostra do método init da classe de memória, basicamente exatamente o mesmo código.
Tudo certo.
E então passamos para a terceira falta, I fordismo, de qualquer maneira, no que diz respeito às duas partes, parte um edifício e
parte para treinar os dados.
Então, deixe-me mostrar que temos exatamente o mesmo nesta pasta de trabalho.
Portanto, presumo de qualquer maneira, primeiro importamos as bibliotecas, exatamente as mesmas.
Certo, como você pode ver, então aqui, essa é a diferença que já destaquei ao importar
os pacotes para abrir e fazer bem ao invés de importar Jim Webers e depois pular o wrapper e o pacote para
importar para isso.
Bem, o que fazemos é apenas importar Jim.
Isso é o mesmo que importar sabedoria, Jim, que são os novos ambientes Dhume, basicamente, que
foram muito, bem, melhorados.
E, finalmente, o Raptors da Biblioteca Jim.
Tudo certo.
Então, apenas essa diferença aqui, que fará com que isso funcione no Google Kulab e também no Python se você
quiser executá-lo.
E então, é claro, eu não tive que incluir aquele código no Google Kulab simplesmente porque aqui importamos
os outros arquivos aqui, você sabe, porque eles estão separados.
E como eu mesclei os três arquivos na cor do Google, bem, não preciso fazer essa importação.
Então, passamos diretamente para a parte um, construindo a área.
E aqui, como eu disse a você, temos exatamente o mesmo código, exceto para as dimensões aqui.
Certo.
Se olharmos para a parte um aqui, a parte um edifício, sim.
Começamos fazendo o cérebro com o C e classe.
E como você pode ver, temos exatamente o mesmo código, exceto pelas dimensões dos quadros de entrada
aqui, que eram quando implementamos o código oitenta por oitenta.
Mas eu mudei aquele Google Kulab para 256 por 256 para que você possa ter melhores frames e, portanto, melhores vídeos
para assistir.
OK, mas todo o resto é exatamente igual.
Então aqui fazemos o cérebro com a classe CNN, então fazemos o corpo com a classe corporal softmax.
Tão exatamente igual ao que temos aqui.
E, finalmente, colocamos tudo junto com o A. EU. classe, cantando o cérebro e
o corpo, e também algum método para realizar as ações.
Certo?
Exatamente a mesma classe de idade composta pelo cérebro no corpo e então o mesmo método para realizar as
ações.
Tudo certo.
Tão exatamente igual.
Apenas as dimensões dos quadros de entrada mudaram.
E agora vamos passar para a parte dois, que também será exatamente a mesma.
Primeiro, acertamos o ambiente da desgraça.
Deixe-me mostrar a parte dois aqui também.
Primeiro pegamos o meio ambiente.
E aqui lembre-se disso desde que não o usamos mais para melhorar o meio ambiente, mas sim sabedoria.
Bem, a única coisa que mudou nesse código é de fato isso aqui.
E nós obtivemos sabedoria Cawdor?
Mas este é exatamente o mesmo ambiente.
Tudo certo.
E então, é claro, eu mudo essas novas dimensões para que você possa ter vídeos maiores aqui.
Portanto, não temos mais oitenta por oitenta, mas desta vez 256 por 256.
E então temos exatamente o mesmo.
Recebemos a demanda e o número de ações que você verá será sete.
Então nós construímos a API criando o objeto cérebro, você sabe, CNN, então o objeto corpo, corpo softmax
e então toda a área composta do cérebro e do corpo exatamente igual ao que implementamos juntos.
Nesse momento, configuramos a experiência Freeplay.
Então é exatamente o mesmo aqui.
E então implementamos a elegibilidade.
Treis ainda é exatamente o mesmo.
E então o que fazemos?
Bem, fazemos a média móvel de cem passos.
Executivos, o mesmo aqui.
Então esse é exatamente o mesmo código.
Basicamente, mudaram apenas as dimensões das molduras e a forma de importação do ambiente.
OK, e finalmente treinamos a IA exatamente com o mesmo código.
OK, então até aqui temos todo o código que você viu na pasta.
Quando você baixa o conjunto de dados e o código novamente, basicamente também temos todo o código que implementamos
juntos.
No entanto, para fazer a visualização funcionar no Google.
Kulab Bem, eu adicionei esse código extra, mas como ele é realmente específico apenas para este notebook colorido
e também específico para visualização.
O AIA em ação no ambiente Doom vai agradar você não precisa se preocupar em entender todos os códigos que estão aqui
porque, você sabe, você só verá isso uma vez em sua vida quando quiser construir e
treinar alguns A. EU. para brincar no ambiente.
O que quero dizer é que você não terá que usar esse código para os outros aplicativos.
Você estará trabalhando em um prédio e treinando em A. EU. Portanto, não se preocupe muito com essa garota.
Eu só adicionei isso para fazer funcionar no Kulab, mas vamos ver o que faço.
Eu primeiro nas bibliotecas, é claro, depois adicionei alguns códigos práticos aqui para que você possa ver rapidamente o número
de ações que você tem no ambiente, bem como uma exibição do quadro do ambiente apenas para ver como
ele é gostar.
E acrescentei isso porque também vou mostrar a você como brincar com outros ambientes doomer, porque na
verdade você tem muitos deles.
E então o que você simplesmente terá que fazer é substituir o corredor da sabedoria pelo nome dos outros ambientes que
estão aqui.
Vou te dar o link dessa página direto para este tutorial.
Mas aqui, como você pode ver, você tem muitos ambientes Dhoom com os quais pode brincar, sabe, alguma
sabedoria básica.
Korder, que é com quem vamos jogar agora, Wisdom Defense Center e outros.
E você ainda tem alguns labirintos internos.
E apenas siga as instruções aqui.
Você os encontrará todos nesta pasta.
Você sabe, neste em seu método, você pode apenas encontrar o nome aqui com alguma sabedoria básica é algum centro de
defesa.
E você tem muitos, muitos deles, veja você.
Então, se você quiser brincar com outros ambientes doom de graça para fazer isso, você só terá
que mudar o nome do ambiente.
Sempre que você vir a cor da sabedoria aqui nesta pasta de trabalho, basta substituí-la pelo nome.
E graças a este código e a este, bem, você poderá rapidamente ver qual é o número de ações,
as dimensões da forma de entrada e também uma exibição do quadro para ver como o ambiente se parece
com isso será muito prático .
Então, acabei de fazer essa função auxiliar para a visualização.
Então eu corro o A. EU. em um episódio, é claro, depois de treinado.
Portanto, primeiro vamos treiná-lo aqui.
Como você pode ver, a propósito, esqueci de dizer que também mudo um número de épocas
de 100 para vinte e que simplesmente porque, você sabe, aumentei as dimensões da moldura e, como aumentei as
dimensões da moldura, bom, o treino vai demorar muito mais porque, claro, é mais difícil
treinar.
E, portanto, reduzi o número de cem épocas para vinte.
OK, e não se preocupe com isso nós já teremos recompensas positivas.
Mas é claro que se você quiser melhorar o desempenho e os resultados no final, fique à vontade
para aumentar esse número de e-books.
Você obterá resultados ainda melhores.
Mas você verá que já com a Twenty Époque, o treinamento vai demorar bastante.
OK, tudo bem.
Então, onde eu estava?
Sim, essa função auxiliar para a visualização.
Então, coloco no ar um episódio, é claro, depois de treinado.
E, finalmente, esta última célula de código irá produzir o vídeo do jogo, você sabe, ao longo deste episódio e
você verá como o AI irá se comportar ao longo deste episódio em um vídeo, que terá
saída e será capaz de baixar.
E a falta está aqui, você sabe, quando executamos este código.
OK, tudo bem.
Então agora é hora da execução.
É hora de realmente sentar-se confortavelmente em nossa cadeira.
Espero que você tenha um bom café ou uma boa visita.
Agora vamos apenas pressionar os diferentes botões de reprodução e cada uma das células para executar o resultado final.
Então vamos fazer isso.
Mas primeiro, e isso é muito importante entender e seguir em frente.
Kulab Então, este é o link de uma pasta de trabalho do Google Kulak, à qual todos vocês têm acesso.
E portanto, é claro, você não pode modificar nada nele, porque se um de vocês se modificar
bem, os outros verão a modificação.
Então isso está em modo somente leitura e portanto o que você tem que fazer para fazer algumas
modificações, sabe, no caso de querer mudar o nome do ambiente ou aumentar o número
de épocas ou mesmo afinar o seu A. EU. , bem, você terá que criar uma cópia desta pasta de trabalho, que
estará em seu próprio Google Drive.
E é por isso que, para fazer isso, você precisará de um endereço do Gmail para ter um Google
Drive.
OK, então certifique-se de ter um.
E quando for esse o caso, bem, você só precisa clicar em arquivo aqui, salvar uma cópia e dirigir.
Isso criará uma cópia desta pasta de trabalho em seu próprio Google Drive, na qual você poderá
fazer algumas modificações.
Tudo certo.
E agora estamos aqui no início desta execução.
Portanto, agora vamos apenas jogar todas as células e chegar cada vez mais perto do resultado
final.