Xin chào các bạn của tôi và chào mừng bạn đến với phần mới này về hình dung kết quả
của mô hình học tích hợp, sâu.
Đầu tiên, tôi thực sự muốn nói lời chúc mừng to lớn vì đã hoàn thành toàn bộ quá trình triển
khai mô hình nơron tích chập sâu này.
Và bây giờ chúng ta đang ở phần thú vị, nơi chúng ta sẽ hình dung kết quả của AI mà chúng ta đã tạo ra.
Và như tôi đã nói ở phần cuối của hướng dẫn trước, bạn biết đấy, hướng dẫn cuối cùng của việc thực hiện, tôi
đã nói rằng tôi có một điều bất ngờ cho bạn.
Và, điều bất ngờ chính là điều này.
Chúng ta sẽ hình dung kết quả trên Google CoLab.
Và tại sao đó là một bất ngờ tốt?
Đó là một bất ngờ tốt vì về cơ bản bạn sẽ hoàn toàn không gặp khó khăn khi chạy mã, chạy
mã và hình dung kết quả.
Thật vậy, đây là một tính năng mới của khóa học.
Trước đây, chúng tôi thực sự đã từng chạy mã trên Spider bằng Python, nhưng việc cài đặt tất cả các gói,
pytorch, phụ thuộc phòng tập thể dục và tất cả các phụ thuộc khác nhau là vô cùng khó khăn.
Rất nhiều sinh viên thực sự gặp rất nhiều vấn đề khi cài đặt mọi thứ và cuối cùng thì hầu hết trong số họ không
thể chạy tốt, toàn bộ mã và hầu hết là họ không thể xem kết quả cuối cùng.
Vì vậy, tôi hoàn toàn muốn sửa chữa điều này.
Và thực sự giải pháp tốt nhất mà tôi đã nghĩ ra là bao gồm toàn bộ mã.
Vì vậy, bạn sẽ có chính xác mã giống như những gì chúng tôi đã triển khai trong phần này.
Nhưng tôi đã bao gồm toàn bộ mã trên một sổ ghi chép Google CoLab, nơi điều duy nhất bạn sẽ phải làm
để chạy mã và hình dung kết quả sẽ là nhấp vào các nút phát này tại đây.
Đó là điều duy nhất bạn phải làm, bởi vì vẻ đẹp của Google CoLab là hầu hết các thư viện
và gói đều đã được cài đặt.
Ví dụ, TensorFlow đã được cài đặt sẵn, PyTorch đã được cài đặt sẵn trong tất cả các mô-đun ngọn đuốc, các chức
năng và lớp đã được cài đặt sẵn, vì vậy bạn không cần phải cài đặt chúng.
Tuy nhiên, chúng tôi vẫn có một số phụ thuộc nhỏ cần cài đặt để đảm bảo mọi thứ được kết nối
tốt, nhưng chúng tôi sẽ không phải cài đặt chúng thông qua thiết bị đầu cuối hoặc thông qua lời nhắc Anaconda như chúng tôi đã làm trong
xe tự lái.
Chúng tôi sẽ chỉ cần nhấp vào nút phát này ở đây trong phần phụ thuộc hệ thống cài đặt ô đầu tiên này cho sự
khôn ngoan.
Bây giờ tôi biết một số bạn có thể đang nghĩ gì.
Tại sao chúng ta không làm điều tương tự đối với xe tự lái?
Rất tiếc, chúng tôi không thể làm điều tương tự vì trong mô-đun ô tô tự lái, chúng tôi có các tương tác
của người dùng.
Bạn biết đấy, khi chúng tôi vẽ một số ý nghĩa trên bản đồ, bạn biết đấy, thiết kế các con
đường và đặt một số chướng ngại vật, tốt, thật không may, Google CoLab chưa có tính năng cho phép người dùng tương tác với một
số bản đồ.
Vì vậy, tôi không thể làm điều đó cho xe tự lái.
Tôi xin lỗi vì điều đó, nhưng đó là lý do tôi tặng bạn toàn bộ chương sách của tôi về Khóa học va chạm, trong
đó có tất cả các hướng dẫn về ô tô tự lái.
Tôi hy vọng bạn có thể cài đặt mọi thứ đúng cách.
Không có nhiều thứ để cài đặt so với Doom, vì vậy tôi hy vọng mọi thứ sẽ suôn sẻ cho chiếc xe tự
lái.
Nhưng vì sự diệt vong ở đây.
Bây giờ bạn đã được bảo hiểm.
Bạn sẽ không gặp bất kỳ khó khăn nào khi chạy mã và hình dung kết quả.
Vì vậy, đó là điều bất ngờ.
Tôi hy vọng bạn thích nó.
Và bây giờ tôi sẽ hướng dẫn bạn toàn bộ quá trình triển khai này để cho bạn thấy rằng thực sự chúng ta
có cùng một đoạn mã như những gì chúng ta đã triển khai trong phần hai này.
Điều duy nhất là tôi đã hợp nhất ba mã.
Bạn biết đấy, đây là mã chúng tôi có trong thư mục bao gồm xử lý hình ảnh trước tệp p, sau
đó trải nghiệm phát lại tệp p và sau đó là AI tệp p với hai phần một là xây dựng
AI và phần hai đào tạo AI .
Chà, những gì tôi làm đơn giản là tôi hợp nhất ba trong số chúng bằng cách đặt hình ảnh xử lý trước
tệp p.
Tôi sẽ chỉ cho bạn điều đó trong sổ làm việc.
Sau đó, thứ hai, kinh nghiệm.
Phát lại tệp P và thứ ba, AI.
Chữ P rơi ở đó ngay bên dưới chữ P kia theo thứ tự đó.
Vì vậy, tôi sẽ chỉ cho bạn cái này cho bạn.
Và sau đó tôi chỉ phải thay đổi hai hoặc ba thứ trong toàn bộ mã này và tôi sẽ chỉ cho bạn chính xác những
thay đổi để bạn có thể đảm bảo nắm bắt được sự khác biệt.
Về cơ bản, trong tệp đó, mọi thứ đều giống nhau và tệp đó, mọi thứ cũng giống như vậy.
Tuy nhiên, hoàn toàn không có thay đổi trong tệp đó.
Ở đây, khi chúng tôi nhập các gói cho Openai và Zoom, chúng tôi không sử dụng không gian hành động doom
wrappers của gói P để nhập rời rạc.
Chúng tôi không sử dụng nó nữa.
Chúng tôi sẽ sử dụng một cái gì đó khác, bạn sẽ thấy.
Và tôi cũng đã thay đổi kích thước của các khung ở đây 80 x 80, tôi đã thay đổi kích thước đó thành 256 x 256.
Để bạn có thể có kết quả hình ảnh tốt hơn thực sự, vì bạn sẽ có những video lớn hơn để xem.
Đó chỉ là những gì tôi đã thay đổi.
Tôi sẽ cho bạn thấy.
Bây giờ, hãy bắt đầu với việc xử lý hình ảnh, bởi vì thực sự, như tôi đã nói với bạn, tôi vừa hợp nhất ba tệp lại
với nhau.
Vì vậy, chúng tôi bắt đầu với hình ảnh thực sự bằng cách nhấn p y.
Và như bạn có thể thấy, điều này hoàn toàn giống nhau.
Chúng tôi bắt đầu bằng cách nhập các thư viện, các thư viện giống hệt nhau ở đây.
Sau đó, chúng tôi xử lý trước các hình ảnh với lớp hình ảnh tiền xử lý bao gồm phương thức init và
phương pháp quan sát.
Và như bạn có thể thấy, đây chính xác là hình ảnh tiền xử lý.
Trong đó, phương pháp và phương pháp quan sát.
Được rồi, sau đó chúng tôi chuyển sang trải nghiệm phát lại ở nơi chúng tôi có giống hệt nhau.
Thật vậy, lần đầu tiên chúng tôi sử dụng hai thư viện ở đây, không tên tuổi.
Nhấn vào bên phải.
Sau đó, chúng tôi xác định một bước chính xác giống như những gì chúng tôi có ở đây.
Và sau đó, chúng tôi thực hiện tiến trình trên một số bước và từng bước với lớp Tiến trình bước, lớp này
hoàn toàn giống như trong sổ làm việc.
Đúng.
Tôi vừa thực hiện một số bản sao dán ở đây.
Chúng tôi có cùng một phương thức init.
Đó là một phương pháp và phương pháp các bước thưởng.
Tất nhiên là được rồi, tất nhiên chúng tôi triển khai tính năng phát lại trải nghiệm với lớp bộ nhớ phát lại.
Và như bạn có thể thấy, chúng tôi cũng có điều tương tự trong cộng tác của Google.
Thêm vào đó, bạn có thể sẽ đánh giá cao hơn cấu trúc vì tôi đã thêm một số ô văn bản.
Vậy là bạn biết đấy, hình dung trên sổ làm việc này thậm chí còn đẹp hơn.
Được rồi.
Vì vậy, hãy phát lại các bước chạy hàng loạt của phương pháp init lớp bộ nhớ, về cơ bản chính xác là cùng một đoạn mã.
Được rồi.
Và sau đó, chúng tôi chuyển sang API tệp thứ ba, API tự do, API chứa hai phần, phần một, xây
dựng AI và phần hai đào tạo API.
Vì vậy, hãy để tôi cho bạn thấy rằng chúng tôi có hoàn toàn giống nhau trên sổ làm việc này.
Vì vậy, I Freedom API trước tiên chúng ta nhập các thư viện, những thư viện giống hệt nhau.
Đúng, như bạn có thể thấy.
Sau đó, ở đây, đó là sự khác biệt mà tôi đã đánh dấu khi nhập các gói cho Openai và Dhoom.
Thay vì nhập các trình bao bọc đá quý và sau đó bỏ qua trình bao bọc và đóng gói nó để nhập vào tập lệnh, tốt những gì
chúng tôi làm là chúng tôi chỉ phải thực sự nhập đá quý giống nhau, sau đó nhập viên ngọc bị hủy diệt
này, về cơ bản là môi trường diệt vong mới thực sự là được cải thiện tốt.
Và cuối cùng, các trình bao bọc bởi Thư viện Đá quý.
Được rồi.
Vì vậy, chỉ có sự khác biệt này ở đây, điều này sẽ làm cho thứ này hoạt động trên Google CoLab và cả trên Python
nếu bạn muốn chạy nó.
Và sau đó, tất nhiên ở đây, tôi không phải đưa mã đó vào trong Google sập đơn giản vì ở
đây chúng tôi nhập các tệp khác vào đây vì chúng được tách biệt.
Và vì tôi đã hợp nhất ba tệp trên Google CoLab, nên tôi không cần thực hiện thao tác nhập này.
Vì vậy, ở đây chúng tôi chuyển trực tiếp đến cổng một, xây dựng API và ở đây, như tôi đã nói với bạn, chúng tôi có cùng
một mã chính xác ngoại trừ các thứ nguyên ở đây.
Đúng.
Nếu chúng ta nhìn vào cổng một ở đây, Cổng một tòa nhà II, chúng ta bắt đầu bằng cách tạo ra bộ não với C và lớp.
Và như bạn có thể thấy, chúng tôi có cùng một mã ngoại trừ kích thước của các khung đầu vào
ở đây, đó là khi chúng tôi triển khai mã 80 x 80.
Nhưng tôi đã thay đổi điều đó trong Google CoLab thành 256 x 256, để bạn có thể có khung hình tốt hơn và do đó video tốt hơn
để xem, nhưng tất cả phần còn lại hoàn toàn giống nhau.
Vì vậy, ở đây chúng ta tạo ra bộ não với lớp CNN, sau đó chúng ta làm bạn với lớp bạn thân max mềm.
Vì vậy, chính xác giống như những gì chúng ta có ở đây.
Và cuối cùng, chúng tôi đặt toàn bộ sự việc cùng với lớp chứa não và cơ thể cũng như một số
phương pháp để thực hiện các hành động.
Đúng, hoàn toàn giống nhau.
Một lớp bao gồm não trong cơ thể, và sau đó là cùng một phương pháp để thực hiện các hành động.
Được rồi.
Vì vậy, hoàn toàn giống nhau.
Chỉ kích thước của các khung đầu vào đã thay đổi.
Và bây giờ chúng ta hãy chuyển sang phần hai, cũng sẽ giống hệt như vậy.
Đầu tiên, chúng ta hiểu đúng môi trường diệt vong.
Hãy để tôi cho bạn xem phần hai ở đây.
Đầu tiên chúng ta nhận được môi trường diệt vong và ở đây hãy nhớ rằng vì chúng ta không còn sử dụng gói để nhập môi trường nữa
mà thay vào đó là sự diệt vong này.
Chà, điều duy nhất thay đổi trong mã đó thực sự là ở đây.
Thật vậy, chúng ta có được hành lang trí tuệ, nhưng đây chính xác là cùng một môi trường.
Được rồi.
Và sau đó, tất nhiên, tôi thay đổi các kích thước mới này để bạn có thể có các video lớn hơn ở đây.
Vì vậy, chúng ta không còn có 80 x 80 nữa, mà lần này là 256 x 256.
Và sau đó chúng ta có chính xác như vậy, chúng ta nhận được sự diệt vong và số hành động mà bạn sẽ
thấy sẽ là bảy.
Sau đó, chúng tôi xây dựng AI bằng cách tạo ra đối tượng não, bạn biết đấy, CNN, sau đó là đối tượng cơ thể,
phần thân mềm tối đa, và sau đó là toàn bộ AI bao gồm não và cơ thể giống hệt như những gì chúng tôi đã triển
khai cùng nhau.
Được rồi.
Sau đó, chúng tôi thiết lập phát lại trải nghiệm.
Vì vậy, điều đó hoàn toàn giống nhau ở đây.
Và sau đó chúng tôi thực hiện theo dõi tính đủ điều kiện vẫn hoàn toàn giống nhau.
Và sau đó chúng ta phải làm gì?
Chà, chúng tôi tạo ra mức trung bình động cho các giám đốc điều hành 100 bước.
Ở đây cũng vậy.
Vì vậy, đó là cùng một mã.
Về cơ bản, chỉ có kích thước của khung và cách nhập môi trường thay đổi.
Và cuối cùng, chúng tôi đào tạo AI với mã chính xác.
Vì vậy, cho đến đây chúng tôi có toàn bộ mã mà bạn đã thấy trong thư mục khi tải xuống, tập dữ liệu trong
mã.
Và về cơ bản, chúng tôi cũng có toàn bộ mã mà chúng tôi đã triển khai cùng nhau.
Tuy nhiên, sau đó để hiển thị hoạt động trên Google Lab, tôi đã thêm mã bổ sung này, nhưng vì nó thực sự
chỉ dành riêng cho sổ ghi chép CoLab này và cũng chỉ cụ thể để hình dung.
Cái A. TÔI. hành động trong môi trường diệt vong sẽ làm hài lòng.
Bạn không cần phải lo lắng về việc hiểu tất cả các mã ở đây vì bạn biết đấy, bạn sẽ chỉ thấy
điều đó một lần trong đời khi bạn muốn xây dựng và đào tạo một số AI để chơi trong môi trường diệt vong.
Ý tôi là bạn sẽ không phải sử dụng mã này cho các ứng dụng khác mà bạn sẽ làm việc khi
xây dựng và đào tạo AI.
Vì vậy, đừng quá lo lắng về mã này.
Tôi chỉ thêm điều đó để làm cho nó hoạt động trên Google CoLab, nhưng hãy xem những gì tôi làm.
Đầu tiên, nhập các thư viện, tất nhiên.
Sau đó, tôi đã thêm một số mã thực tế ở đây để bạn có thể nhanh chóng xem số lượng hành động
bạn có trong môi trường, cũng như hiển thị khung của môi trường chỉ để xem nó như thế nào.
Và lý do tôi thêm điều đó là vì tôi cũng sẽ chỉ cho bạn cách chơi với các môi trường diệt vong khác vì bạn thực
sự có nhiều môi trường trong số đó.
Và vì vậy những gì bạn sẽ phải làm đơn giản là thay thế hành lang trí tuệ bằng tên của các môi trường
khác ở đây.
Tôi sẽ cung cấp cho bạn liên kết của trang đó ngay đến hướng dẫn này.
Nhưng ở đây, như bạn có thể thấy, bạn có nhiều môi trường diệt vong mà bạn có thể chơi cùng.
Bạn biết đấy, Kiến thức cơ bản về trí tuệ, Hành lang thông thái, đó là hành lang mà chúng ta sẽ chơi ngay bây
giờ, Trung tâm phòng thủ trí tuệ và những nơi khác và thậm chí có một số mê cung trong nhà và chỉ cần làm theo hướng dẫn tại đây.
Bạn sẽ tìm thấy tất cả chúng trong thư mục này, trong phương thức init này.
Bạn chỉ có thể tìm thấy tên ở đây.
Kiến thức cơ bản về trí tuệ, Hành lang thông thái, Trung tâm bảo vệ trí tuệ.
Và bạn có nhiều, rất nhiều trong số họ, bạn thấy đấy.
Vì vậy, nếu bạn muốn chơi với các môi trường diệt vong khác, hãy thoải mái làm điều đó.
Bạn sẽ chỉ phải thay đổi tên của môi trường.
Bất kỳ lúc nào bạn nhìn thấy hành lang diệt vong này trên sổ làm việc này, bạn chỉ cần thay thế bằng tên.
Và nhờ mã này và mã này, bạn sẽ nhanh chóng có thể xem số lượng hành động, kích
thước của hình dạng đầu vào là gì, và cũng có thể hiển thị khung để xem môi trường trông như
thế nào.
Vì vậy, điều này sẽ khá thiết thực.
Sau đó, tôi chỉ thực hiện chức năng trợ giúp này để trực quan hóa.
Sau đó, tôi chạy AI trên một tập tất nhiên sau khi nó được đào tạo.
Vì vậy, đầu tiên chúng tôi sẽ đào tạo nó ở đây.
Như bạn có thể thấy, nhân tiện, tôi đã quên nói với bạn rằng tôi cũng thay đổi một số kỷ nguyên từ
100 thành 20, và đó chỉ đơn giản là vì, bạn biết đấy, tôi đã tăng kích thước của khung.
Và vì tôi tăng kích thước cho khung hình, nên quá trình đào tạo sẽ mất nhiều thời gian hơn vì tất nhiên
là khó đào tạo hơn.
Và do đó tôi đã giảm số lượng 100 epoch xuống 20 OC.
Và đừng lo lắng với điều đó, chúng tôi sẽ nhận được những phần thưởng tích cực, tốt đẹp.
Nhưng tất nhiên nếu bạn muốn cải thiện hiệu suất và cải thiện kết quả cuối cùng, hãy
tăng số kỷ nguyên đó lên.
Bạn sẽ nhận được kết quả tốt hơn nữa, nhưng bạn sẽ thấy rằng đã có 20 kỷ nguyên, việc đào tạo sẽ
mất khá nhiều thời gian.
Được rồi, vậy tôi đã ở đâu?
Có, điều đó giúp ích cho một chức năng cho việc hiển thị.
Sau đó, tôi chạy AI trên một tập, tất nhiên, sau khi nó được đào tạo.
Và cuối cùng ô mã cuối cùng này sẽ xuất ra video chơi trò chơi, bạn biết đấy, qua một tập này và bạn
sẽ thấy AI sẽ hoạt động như thế nào trong một tập này trên video sẽ được xuất và bạn
sẽ có thể tải xuống ở đây, bạn biết đấy, khi chúng tôi thực thi mã này.
Được rồi.
Vì vậy, bây giờ là thời gian để thực hiện.
Đã đến lúc thực sự ngồi thoải mái trên ghế của chúng ta.
Tôi mong bạn có một ly cà phê ngon hoặc một tách trà ngon.
Bây giờ chúng ta chỉ cần nhấn các nút phát khác nhau trong mỗi ô để chạy kết quả cuối cùng.
Vì vậy, chúng ta hãy làm điều này.
Nhưng trước tiên, và điều đó rất quan trọng cần hiểu.
Và Google CoLab.
Vì vậy, đây là liên kết của sổ làm việc Google CoLab mà tất cả bạn đều có quyền truy cập và do đó, tất nhiên, bạn không thể sửa
đổi bất kỳ thứ gì trong đó bởi vì nếu một trong số bạn sửa đổi tốt, những người khác sẽ thấy sửa đổi.
Vì vậy, đây là chế độ chỉ đọc và do đó, bạn phải làm gì để thực hiện một số
sửa đổi, bạn biết đấy, trong trường hợp bạn muốn thay đổi tên của môi trường hoặc
tăng số lượng kỷ nguyên hoặc thậm chí điều chỉnh AI của bạn, tốt, bạn sẽ phải tạo một bản sao của sổ làm việc này sẽ có trong Google Drive
của riêng bạn.
Và đó là lý do tại sao để làm được điều đó, bạn sẽ cần một địa chỉ Gmail để bạn có thể sử dụng Google
Drive.
Vì vậy, hãy chắc chắn có một cái.
Và một khi đúng như vậy, bạn chỉ cần nhấp vào tệp ở đây, sau đó lưu một bản sao và ổ đĩa.
Và điều này sẽ tạo một bản sao của sổ làm việc này trong Google Drive của riêng bạn, trên đó bạn có thể
thực hiện một số sửa đổi.
Được rồi.
Và bây giờ chúng ta đang bắt đầu cuộc hành quyết này.
Vì vậy, bây giờ chúng ta sẽ chơi tất cả các ô và chúng ta sẽ ngày càng tiến gần hơn đến kết quả cuối
cùng.