[背景音乐] 翻译: RyukaSuu |审阅: 19waa Coursera Global Translator Community
那么在深度学习部分
我们谈论两个用深度学习实现的特别酷的东西
其中一个是图片分类 另一个是图片检索
两者都包含深度特征
让我们看开始创建一个
利用深度特征实现图片分类的文档
那么 让我们给文档命名
我们把它命名为Image Classification
with Deep Features用深度特征进行图片分类
接下来我会像往常一样隐藏头部
这样 工具栏就会有更大的空间
让我们开工
事实上 我已经预先打了一些代码
这样我们就可以启动GraphLab Create了
让我们引入GraphLab模块
我们首先要做的是加载一个图像分析数据集
这是一个叫SIFR10的基准数据集
我们选择它的一个只有四种物品的子集
来尝试去识别
那么 让我们来加载数据集
数据集已经被预先分成了训练集和测试集
由于电脑内部的原因 每个研究人员的数据集切分
总是得到相同的训练集和测试集 所以论文有了更好的比较意义
我们来加载一个包含数据集的SFrame
我们用一个被命名为Image_train_data的graphlab SFrame
来处理训练集
接下来对测试集进行类似的处理 命名为 Image_test
我们还需要另一个SFrame
Image_test_data
我们来加载这两个数据集
让我们来看看数据集
来看看图像数据
我们需要用到画布工具
我来点击画布工具让它在文档中显示出来
就像我们之前做的那样
接下来只剩下最后的收尾工作
我要设置画布工具
之后 传值给ipython
这样我们就可以得到想要的输出
让我们来看一下信息
这里有几栏信息
但是我们关心的是图像那栏数据
我要让它显示出来
我们浏览一下图像栏的信息
这些图片有点小 所以让我来暂时放大一下
这样我们可以就看清楚这些图片
如果你能看清楚的话 这是一只鸟 这是一只猫 这里有一群狗和
一群猫
所以 这个数据集是关于猫 狗 车和鸟的
[背景音乐] 翻译: RyukaSuu |审阅: 19waa Coursera Global Translator Community