Hola, amigos míos, y bienvenidos a esta nueva sección sobre la visualización de los resultados
de lo profundo, convolucional, inmoral.
En primer lugar, realmente quiero felicitarme por haber completado toda esta implementación del modelo
de aprendizaje profundo y convolucional.
Y ahora aquí estamos en la parte divertida donde vamos a visualizar los resultados del A. YO. creamos.
Y como dije, al final del tutorial anterior, ya sabes, la última historia de la implementación,
dije que tenía una sorpresa para ti.
Y, bueno, la sorpresa es exactamente esta.
Vamos a visualizar los resultados en Google.
Kulab ¿Y por qué es una buena sorpresa?
Esa es una buena sorpresa, porque básicamente no tendrá absolutamente ningún problema para ejecutar el código, ya sabe, ejecutar
el código y visualizar los resultados.
De hecho, esta es una característica nueva del curso.
Ya sabes, antes de esto, en realidad solíamos ejecutar el código en Spider en Python, pero era extremadamente
difícil, ya sabes, instalar todos los paquetes y aplicarlos a las dependencias del gimnasio y todas
las diferentes dependencias.
De hecho, muchos estudiantes tuvieron muchos problemas para instalar todo.
Y al final, la mayoría de ellos no pudieron ejecutar bien, todo el código, y en su mayoría no pudieron ver
los resultados finales.
Así que absolutamente quería arreglar esto.
Y realmente la mejor solución que se me ocurrió fue incluir el código completo.
Entonces, tendrá exactamente el mismo código que hemos implementado en esta parte.
Pero he incluido el código completo en un cuaderno de Google Kulab donde lo único que tendrá que hacer
para ejecutar el código y visualizar el resultado será hacer clic en estos botones aquí.
Eso es lo único que tiene que hacer, porque la belleza de Google Kulab es que la mayoría de
las bibliotecas y paquetes ya están instalados.
Por ejemplo, tenso floor ya está instalado por torturas ya está instalado en todos los módulos de antorcha,
las funciones y clases ya están instaladas, por lo que no tienes que instalarlas.
Sin embargo, todavía tenemos algunas pequeñas dependencias para instalar para asegurarnos de que todo esté bien conectado, pero
no tendremos que instalarlas a través de una terminal o, ya sabes, a través del indicador de anakonda como hicimos
en el auto sin conductor.
Solo tendremos que hacer clic en este botón de reproducción aquí en esta primera celda instalando dependencias del sistema por
sabiduría.
Ahora, sé lo que algunos de ustedes podrían estar pensando.
¿Por qué no hicimos lo mismo con el coche autónomo?
Bueno, desafortunadamente, no pudimos hacer lo mismo porque en un módulo de automóvil autónomo, tuvimos las interacciones
del usuario, ya sabes, cuando conectamos algo de sentido en el mapa para diseñar las carreteras y poner algunos obstáculos.
Bueno, y afortunadamente, Google Kulab todavía no tiene esa característica de permitir algunas interacciones de usuario con
algunos mapas.
Así que no pude hacerlo por el auto sin conductor.
Mis disculpas por eso.
Pero es por eso que les di todo el capítulo de mi libro sobre el curso intensivo, que contiene todas las
instrucciones sobre el automóvil autónomo.
Espero que puedas instalar todo correctamente de todos modos.
No había mucho que instalar en comparación con hacerlo.
Espero que todo haya ido bien para el auto sin conductor, pero para Doom aquí, ahora está cubierto.
No tendrá ningún problema para ejecutar el código y visualizar los resultados.
Entonces esa es la sorpresa.
Espero que te guste.
Y ahora voy a guiarte a través de toda esta implementación para mostrarte que de hecho
tenemos exactamente el mismo código que implementamos en esta segunda parte.
Lo único es que fusioné los tres códigos.
Ya sabes, este es un código que teníamos en la carpeta, ya sabes, compuesto por el procesamiento de imágenes que sentí luego, la
experiencia de repetición que sentí y la A. YO. que sentí con las dos partes, la primera,
la creación de datos y la parte de entrenamiento de los datos.
Bueno, lo que simplemente hice fue fusionar los tres poniendo primero la imagen, preprocesando que sentí que luego les
mostraré eso en el libro de trabajo.
En segundo lugar, la experiencia es tan hermosa.
Y tercero, el área que sentí allí, una debajo de la otra en ese orden.
Bien, entonces te mostraré esto.
Y luego tuve que cambiar dos o tres cosas en todo este código y les mostraré exactamente los cambios
para que puedan asegurarse de captar la diferencia básicamente en que, bueno, todo es igual y que,
bueno, todo es lo mismo también.
Sin embargo, absolutamente ningún cambio en ese archivo.
Bueno, aquí, cuando ingresamos los paquetes para abrir y hacerlo bien, no usamos ese paquete.
Espacio de acción de envoltorios Dhoom para importar a este grupo.
Ya no usamos eso.
Usaremos algo más.
Verás.
Y también cambié las dimensiones de los marcos aquí, 80 por 80.
Cambié eso a 256 por 256 para que pueda tener mejores resultados de visualización, porque tendrá videos
más grandes para ver.
OK, eso es lo que cambié.
Te mostrare.
Ahora, comencemos con el procesamiento de imágenes, porque de hecho, como les dije, acabo de fusionar los tres
archivos.
Así que comenzamos con el procesamiento de imágenes de la forma P.
Y como puede ver, esto es exactamente lo mismo.
Comenzamos importando las bibliotecas, exactamente las mismas aquí.
Luego, preprocesamos las imágenes con la clase de imagen de preprocesamiento compuesta por el método Init y el método de
observación.
Y como puede ver, esta es exactamente la misma imagen previa al proceso.
Y método admitido y de observación.
Muy bien, luego pasamos a la experiencia con el juego donde tenemos exactamente lo mismo que importamos por primera vez
a las bibliotecas aquí, nombres en la acera.
Correcto.
Luego definimos un paso exactamente igual al que tenemos aquí.
Y luego hacemos un progreso en varios pasos finales, pasos con la clase de progreso del paso final, que
es exactamente igual que en el libro de trabajo.
Correcto.
Acabo de copiar y pegar aquí.
Tuvimos exactamente el mismo método de inicio.
Es un método y el método de pasos de recompensa.
Muy bien, entonces, por supuesto, implementamos la reproducción de experiencia con la clase de memoria de reproducción.
Y como puede ver, tenemos exactamente lo mismo en el color de Google.
Además, tal vez aprecie más la estructura porque agregué algo de textura para que, ya sabe, pueda ser
aún más agradable de visualizar en este libro de trabajo.
Todo bien.
Por lo tanto, repita los pasos de ejecución por lotes de muestra del método init de la clase de memoria, básicamente exactamente el mismo código.
Todo bien.
Y luego pasamos a la tercera falta de fordismo en ambos sentidos con respecto a las dos partes, la parte uno, la construcción y la
parte, el entrenamiento de los datos.
Déjame mostrarte que tenemos exactamente lo mismo en este libro de trabajo.
Así que supongo que de cualquier manera, primero importamos las bibliotecas, exactamente las mismas.
Bien, como puede ver, entonces aquí, esa es la diferencia que ya destaqué al importar los
paquetes para abrirlos y hacerlo bien en lugar de importar Jim Webers y luego omitir el envoltorio y el paquete para
importar a esto.
Bueno, lo que hacemos es realmente importar a Jim.
Eso es lo mismo, entonces importa sabiduría, Jim, que son los nuevos entornos Dhume, básicamente, que
fueron realmente, bueno, mejorados.
Y finalmente los Raptors por la Biblioteca Jim.
Todo bien.
Entonces, solo esta diferencia aquí, lo que hará que esto funcione en Google Kulab y también en Python si
desea ejecutarlo.
Y luego, por supuesto, no tuve que incluir ese código en Google Kulab simplemente porque aquí importamos
los otros archivos aquí, ya sabes, porque están separados.
Y como fusioné los tres archivos en color de Google, bueno, no necesito hacer esta importación.
Así que aquí pasamos directamente a la primera parte, construyendo el área.
Y aquí, como les dije, tenemos exactamente el mismo código excepto por las dimensiones aquí.
Correcto.
Si miramos la primera parte aquí, la primera parte del edificio, sí.
Empezamos haciendo el cerebro con la C y la clase.
Y como puede ver, tenemos exactamente el mismo código excepto por las dimensiones de los marcos de entrada
aquí, que eran cuando implementamos el código ochenta por ochenta.
Pero cambié ese Google Kulab a 256 por 256 para que puedas tener mejores marcos y, por lo tanto, mejores videos
para ver.
Está bien, pero todo lo demás es exactamente igual.
Entonces aquí hacemos el cerebro con la clase CNN, luego hacemos el cuerpo con la clase softmax body.
Exactamente lo mismo que tenemos aquí.
Y finalmente, juntamos todo con la A. YO. clase, inclinar el cerebro y
el cuerpo, y también algún método para realizar las acciones.
¿Correcto?
Exactamente la misma clase de edad compuesta por el cerebro en el cuerpo y luego el mismo método para realizar las
acciones.
Todo bien.
Exactamente igual.
Solo cambiaron las dimensiones de los marcos de entrada.
Y ahora pasemos a la segunda parte, que también será exactamente igual.
Primero, logramos el entorno de fatalidad correcto.
Déjame mostrarte la segunda parte aquí también.
Primero tenemos el medio ambiente.
Y acá recuerda eso ya que ya no lo usamos para mejorar el medio ambiente, sino sabiduría.
Bueno, lo único que cambió en ese código es de hecho esto aquí.
¿Y obtuvimos la sabiduría de Cawdor?
Pero este es exactamente el mismo entorno.
Todo bien.
Y luego, por supuesto, cambio estas nuevas dimensiones para que puedas tener videos más grandes aquí.
Entonces ya no tenemos ochenta por ochenta, pero esta vez 256 por 256.
Y luego tenemos exactamente lo mismo.
Obtenemos la demanda y el número de acciones que verá será siete.
Luego construimos la API creando el objeto cerebral, ya sabes, CNN, luego el objeto corporal softmax body y
luego toda el área compuesta por el cerebro y el cuerpo exactamente igual a lo que implementamos juntos.
En ese momento configuramos la experiencia Freeplay.
Entonces eso es exactamente lo mismo aquí.
Y luego implementamos la elegibilidad.
Treis sigue siendo exactamente el mismo.
¿Y luego que hacemos?
Bueno, hacemos la media móvil en cien pasos.
Ejecutivos, lo mismo aquí.
Entonces ese es exactamente el mismo código.
Básicamente, solo cambiaron las dimensiones de los marcos y la forma de importar el entorno.
Bien, y finalmente entrenamos a la IA con exactamente el mismo código.
De acuerdo, hasta aquí tenemos todo el código que viste en la carpeta.
Cuando descarga el conjunto de datos y el código de nuevo, básicamente también tenemos el código completo que implementamos
juntos.
Sin embargo, luego para que la visualización funcione en Google.
Kulab Bueno, agregué este código adicional, pero dado que en realidad es solo específico para este cuaderno de colores
y también solo específico para visualizar.
El AIA en acción en el entorno de Doom te complacerá, no tienes que preocuparte por entender todos los códigos que están
aquí porque, ya sabes, solo lo verás una vez en tu vida cuando quieras construir y
entrenar algunos A. YO. para jugar en el medio ambiente.
Lo que quiero decir es que no tendrá que usar este código para las otras aplicaciones.
Trabajará en un edificio y se capacitará en A. YO. Así que no te preocupes demasiado por esta chica.
Solo agregué eso para que funcione en Kulab, pero veamos qué hago.
Primero en las bibliotecas, por supuesto, luego agregué algunos códigos prácticos aquí para que puedas ver muy rápidamente la cantidad
de acciones que tienes en el entorno, así como una visualización del marco del entorno solo para ver cómo
es. me gusta.
Y la razón por la que agregué eso es porque también les voy a mostrar cómo jugar con otros entornos doomer porque
en realidad tienen muchos de ellos.
Entonces, lo que simplemente tendrás que hacer es reemplazar el corredor de la sabiduría por el nombre de los otros entornos que
están aquí.
Les voy a dar el enlace de esa página hasta este tutorial.
Pero aquí, como puede ver, tiene muchos entornos Dhoom con los que puede jugar, ya sabe, algo de
sabiduría básica.
Korder, que es con el que vamos a jugar ahora mismo, Wisdom Defense Center y otros.
E incluso tienes algunos laberintos interiores.
Y solo sigue las instrucciones aquí.
Los encontrará todos en esta carpeta.
Sabes, en esto en su método, puedes encontrar el nombre aquí con algo de sabiduría básica, es algún centro de
defensa.
Y tienes muchos, muchos de ellos, ¿ves?
Entonces, si quieres jugar con otros entornos de Doom de forma gratuita para hacerlo, solo tendrás que
cambiar el nombre del entorno.
Cada vez que vea el color de la sabiduría aquí en este libro de trabajo, simplemente reemplácelo por el nombre.
Y gracias a este código y a este, bueno, podrás ver rápidamente cuál es el número de acciones,
las dimensiones de la forma de entrada y también una visualización del marco para ver cómo se ve el
entorno así será bastante práctico .
Luego hice esta función auxiliar para la visualización.
Luego ejecuto el A. YO. en un episodio, por supuesto, después de que se entrena.
Así que primero lo entrenaremos aquí.
Como pueden ver, por cierto, olvidé decirte que también cambio un número de épocas de
100 a veinte y eso simplemente porque, ya sabes, aumenté las dimensiones del marco y como aumenté las dimensiones
del marco, bueno, el entrenamiento llevará mucho más tiempo porque, por supuesto, es más difícil
entrenar.
Y por tanto reduje el número de cien épocas a veinte.
Está bien, y no te preocupes, ya obtendremos recompensas positivas.
Pero, por supuesto, si desea mejorar el rendimiento y mejorar los resultados al final, no dude en aumentar
esa cantidad de libros electrónicos.
Obtendrá resultados aún mejores.
Pero verás que ya con Twenty Époque, la formación llevará bastante tiempo.
De acuerdo, todo correcto.
Entonces, ¿dónde estaba yo?
Sí, esa función auxiliar para la visualización.
Luego ejecuto el aire en un episodio, por supuesto, después de que esté entrenado.
Y finalmente, esta última celda de código generará el video del juego, ya sabes, en este episodio
y verás cómo funcionará la IA en este episodio en un video, que se emitirá
y que podrá descargar.
Y falta está aquí, ya sabes, cuando ejecutamos este código.
De acuerdo, todo correcto.
Así que ahora toca la ejecución.
Es hora de sentarse cómodamente en nuestra silla.
Espero que te tomes un buen café o un buen ver.
Ahora solo vamos a presionar los diferentes botones de reproducción y cada una de las celdas para ejecutar el resultado final.
Así que hagamos esto.
Pero primero, y eso es muy importante de entender e ir.
Kulab Este es el enlace de un libro de trabajo de Google Kulak, al que todos tienen acceso.
Y por lo tanto, por supuesto, no se puede modificar nada en él, porque si uno de ustedes
modifica bien, los demás verán la modificación.
Entonces esto está en modo de solo lectura y por lo tanto lo que tienes que hacer para hacer
algunas modificaciones, ya sabes, en caso de que quieras cambiar el nombre del entorno o aumentar el
número de épocas o incluso afinar tu A. YO. , bueno, tendrá que crear una copia de este libro de trabajo, que
estará en su propio Google Drive.
Y es por eso que para hacer eso, necesitará una dirección de Gmail para poder tener una unidad de
Google.
Bien, asegúrate de tener uno.
Y una vez que ese sea el caso, bueno, solo necesita hacer clic en el archivo aquí y luego guardar una copia y conducir.
Esto creará una copia de este libro de trabajo en su propio Google Drive en el que podrá
hacer algunas modificaciones.
Todo bien.
Y ahora aquí estamos al comienzo de esta ejecución.
Así que ahora vamos a jugar todas las celdas y nos vamos acercando más y más al resultado
final.