WEBVTT 00:00.150 --> 00:05.400 Olá, meus amigos, e bem-vindos a esta nova seção sobre a visualização dos resultados 00:05.400 --> 00:07.260 do profundo, convolucional, imoral. 00:07.860 --> 00:13.530 Em primeiro lugar, quero realmente dar os parabéns por ter concluído toda essa implementação do modelo 00:13.530 --> 00:15.650 de aprendizagem convolucional e profundo. 00:16.020 --> 00:22.410 E agora estamos na parte divertida, em que vamos visualizar os resultados do A. EU. Nós criamos. 00:22.830 --> 00:27.420 E como eu disse, no final do tutorial anterior, sabe, a última história da implementação, eu 00:27.750 --> 00:29.990 disse que tinha uma surpresa para vocês. 00:30.000 --> 00:32.520 E, bem, a surpresa é exatamente essa. 00:32.730 --> 00:35.550 Vamos visualizar os resultados no Google. 00:35.550 --> 00:37.970 Kulab E por que isso é uma boa surpresa? 00:38.220 --> 00:44.430 Essa é uma boa surpresa, porque basicamente você não terá absolutamente nenhum problema para executar o código, você sabe, executar 00:44.430 --> 00:46.690 o código e visualizar os resultados. 00:47.160 --> 00:49.650 Na verdade, este é um novo recurso do curso. 00:49.650 --> 00:55.710 Você sabe, antes disso, costumávamos executar o código no Spider em Python, mas era extremamente difícil, você 00:55.710 --> 01:01.410 sabe, instalar todos os pacotes e aplicar nas dependências do ginásio e em todas as 01:01.410 --> 01:02.490 dependências diferentes. 01:02.820 --> 01:06.450 Muitos alunos tiveram muitos problemas ao instalar tudo. 01:06.450 --> 01:11.550 E no final, a maioria deles não conseguia rodar bem, o código inteiro, e principalmente eles não podiam ver 01:11.550 --> 01:12.360 os resultados finais. 01:12.630 --> 01:14.940 Então, eu queria absolutamente consertar isso. 01:15.120 --> 01:19.860 E realmente a melhor solução que encontrei foi incluir todo o código. 01:19.870 --> 01:24.120 Portanto, você terá exatamente o mesmo código que implementamos nesta parte. 01:24.270 --> 01:30.300 Mas incluí todo o código em um notebook do Google Kulab onde a única coisa que você terá que 01:30.300 --> 01:35.160 fazer para executar o código e visualizar o resultado será clicar nesses botões aqui. 01:35.190 --> 01:40.200 Essa é a única coisa que você precisa fazer, porque a beleza do Google Kulab é que a maioria 01:40.200 --> 01:42.060 das bibliotecas e pacotes já estão instalados. 01:42.180 --> 01:47.430 Por exemplo, tenso floor já está instalado por tortura já está instalado em todos os módulos da 01:47.430 --> 01:51.580 tocha, funções e classes já estão instaladas, então você não precisa instalá-los. 01:51.810 --> 01:56.880 No entanto, ainda temos algumas pequenas dependências para instalar para garantir que tudo esteja bem conectado, mas 01:57.120 --> 02:02.850 não teremos que instalá-las por meio de um terminal ou, você sabe, por meio do prompt do anakonda, como fizemos 02:02.850 --> 02:04.560 no carro que dirige sozinho. 02:04.710 --> 02:10.230 Teremos apenas que clicar neste botão play aqui nesta primeira célula instalando dependências do sistema para 02:10.230 --> 02:10.680 sabedoria. 02:11.220 --> 02:13.800 Agora, eu sei o que alguns de vocês podem estar pensando. 02:13.830 --> 02:16.630 Por que não fizemos o mesmo com o carro que dirige sozinho? 02:16.800 --> 02:22.050 Bem, infelizmente, não poderíamos fazer o mesmo porque em um módulo de carro autônomo, tivemos as 02:22.050 --> 02:28.050 interações do usuário, você sabe, quando plugamos algum sentido no mapa para projetar as estradas e colocar alguns obstáculos. 02:28.350 --> 02:34.710 Bem, e felizmente, o Google Kulab ainda não tem esse recurso de permitir algumas interações do usuário com 02:34.710 --> 02:35.760 alguns mapas. 02:35.760 --> 02:38.340 Então eu não poderia fazer isso com o carro que dirige sozinho. 02:38.370 --> 02:39.390 Minhas desculpas por isso. 02:39.630 --> 02:45.090 Mas é por isso que lhe dei todo o capítulo do meu livro sobre o curso intensivo, que contém todas as instruções 02:45.270 --> 02:46.860 sobre o carro que dirige sozinho. 02:46.860 --> 02:49.440 Espero que você possa instalar tudo corretamente de qualquer maneira. 02:49.440 --> 02:51.930 Não havia muito para instalar em comparação a fazê-lo. 02:51.930 --> 02:56.490 Espero que tudo tenha corrido bem para o carro que dirige sozinho, mas para Doom aqui, agora você está coberto. 02:56.670 --> 03:00.760 Você não terá problemas para executar o código e visualizar os resultados. 03:00.760 --> 03:01.770 Então essa é a surpresa. 03:01.980 --> 03:02.910 Espero que você goste. 03:03.120 --> 03:08.040 E agora vou guiá-lo por toda a implementação para mostrar que, de fato, temos 03:08.040 --> 03:11.430 exatamente o mesmo código que implementamos nesta parte dois. 03:11.730 --> 03:14.610 A única coisa é que eu combinei os três códigos. 03:14.610 --> 03:19.770 Sabe, esse é um código que tínhamos na pasta, sabe, composto do processamento de imagem que eu senti então o replay da 03:19.780 --> 03:25.560 experiência que eu senti e o A. EU. que senti com as duas partes, parte 03:25.560 --> 03:28.110 um, construir os dados e parte para treinar os dados. 03:28.410 --> 03:34.750 Bem, o que eu simplesmente fiz foi mesclar os três colocando primeiro a imagem, pré-processamento que achei que irei mostrar 03:34.950 --> 03:37.560 isso a você na pasta de trabalho então. 03:37.560 --> 03:40.440 Em segundo lugar, a experiência se repete tão bonita. 03:40.560 --> 03:46.140 E terceiro, a área que eu senti lá, apenas uma abaixo da outra nessa ordem. 03:46.320 --> 03:48.150 OK, então vou mostrar isso para você. 03:48.300 --> 03:54.120 E então eu só tive que mudar duas ou três coisas em todo o código e vou mostrar exatamente as mudanças 03:54.120 --> 03:59.550 para que você possa ter certeza de pegar a diferença basicamente em que, bem, tudo é o mesmo e 03:59.730 --> 04:01.980 que, bem, tudo é o mesmo também. 04:02.010 --> 04:04.800 Absolutamente nenhuma mudança, entretanto, naquele arquivo. 04:05.040 --> 04:10.720 Bem, aqui, quando inserimos os pacotes para abrir e fazer bem, não usamos esse pacote. 04:10.740 --> 04:13.380 Espaço de ação dos wrappers Dhoom para importar para este grupo. 04:13.410 --> 04:14.880 Nós não usamos mais isso. 04:15.000 --> 04:15.960 Usaremos outra coisa. 04:15.960 --> 04:16.410 Você vai ver. 04:16.710 --> 04:21.870 Além disso, mudei as dimensões das molduras aqui, 80 por 80. 04:22.080 --> 04:29.040 Eu mudei para 256 por 256 para que você possa ter melhores resultados de visualização, porque você terá 04:29.040 --> 04:30.990 vídeos maiores para assistir. 04:30.990 --> 04:32.490 OK, foi exatamente isso que mudei. 04:32.490 --> 04:32.970 Eu vou te mostrar. 04:32.970 --> 04:38.880 Agora, vamos começar com o processamento de imagens, porque de fato, como eu disse a vocês, acabei de mesclar os três 04:38.880 --> 04:39.360 arquivos. 04:39.450 --> 04:43.200 Portanto, começamos realmente com o processamento de imagens da maneira P. 04:43.470 --> 04:45.780 E como você pode ver, isso é exatamente o mesmo. 04:45.960 --> 04:49.290 Começamos importando as bibliotecas, exatamente as mesmas aqui. 04:49.590 --> 04:56.010 Em seguida, pré-processamos as imagens com a classe de imagens de pré-processamento composta pelo método Init e pelo método de 04:56.010 --> 04:56.460 observação. 04:56.700 --> 04:59.700 E como você pode ver, esta é exatamente a mesma imagem de pré-processamento. 05:00.150 --> 05:02.350 E método admitido e de observação. 05:02.490 --> 05:09.300 Tudo bem, então passamos para a experiência com o jogo em que temos exatamente o mesmo que importamos primeiro 05:09.300 --> 05:12.210 para as bibliotecas aqui, nomes na calçada. 05:12.420 --> 05:12.870 Certo. 05:13.170 --> 05:17.130 Em seguida, definimos uma etapa exatamente igual à que temos aqui. 05:17.340 --> 05:23.700 E então fazemos um progresso em várias etapas finais, etapas com a classe de progresso da etapa final, que 05:23.700 --> 05:26.790 é exatamente igual à da pasta de trabalho. 05:26.790 --> 05:27.170 Certo. 05:27.180 --> 05:29.250 Acabei de copiar e colar aqui. 05:29.280 --> 05:31.290 Tínhamos exatamente o mesmo método init. 05:31.290 --> 05:34.650 É um método e o método das etapas de recompensa. 05:34.770 --> 05:40.440 Tudo bem, então é claro que implementamos a repetição de experiência com a classe de memória de repetição. 05:40.590 --> 05:44.130 E como você pode ver, temos exatamente o mesmo na cor do Google. 05:44.130 --> 05:49.560 Além disso, talvez você aprecie melhor a estrutura porque adicionei alguma textura para que, você sabe, possa ser 05:49.560 --> 05:52.680 ainda mais agradável de visualizar nesta pasta de trabalho. 05:52.710 --> 05:53.160 Tudo certo. 05:53.170 --> 05:58.710 Portanto, reproduza as etapas de execução em lote de amostra do método init da classe de memória, basicamente exatamente o mesmo código. 05:58.830 --> 05:59.310 Tudo certo. 05:59.640 --> 06:06.750 E então passamos para a terceira falta, I fordismo, de qualquer maneira, no que diz respeito às duas partes, parte um edifício e 06:07.380 --> 06:09.200 parte para treinar os dados. 06:09.210 --> 06:12.480 Então, deixe-me mostrar que temos exatamente o mesmo nesta pasta de trabalho. 06:12.810 --> 06:17.990 Portanto, presumo de qualquer maneira, primeiro importamos as bibliotecas, exatamente as mesmas. 06:18.000 --> 06:23.070 Certo, como você pode ver, então aqui, essa é a diferença que já destaquei ao importar 06:23.070 --> 06:29.880 os pacotes para abrir e fazer bem ao invés de importar Jim Webers e depois pular o wrapper e o pacote para 06:29.880 --> 06:30.990 importar para isso. 06:31.620 --> 06:34.410 Bem, o que fazemos é apenas importar Jim. 06:34.410 --> 06:40.020 Isso é o mesmo que importar sabedoria, Jim, que são os novos ambientes Dhume, basicamente, que 06:40.020 --> 06:41.670 foram muito, bem, melhorados. 06:41.850 --> 06:44.960 E, finalmente, o Raptors da Biblioteca Jim. 06:44.970 --> 06:45.330 Tudo certo. 06:45.330 --> 06:50.280 Então, apenas essa diferença aqui, que fará com que isso funcione no Google Kulab e também no Python se você 06:50.280 --> 06:51.030 quiser executá-lo. 06:51.360 --> 06:56.280 E então, é claro, eu não tive que incluir aquele código no Google Kulab simplesmente porque aqui importamos 06:56.280 --> 06:59.280 os outros arquivos aqui, você sabe, porque eles estão separados. 06:59.490 --> 07:04.350 E como eu mesclei os três arquivos na cor do Google, bem, não preciso fazer essa importação. 07:04.350 --> 07:08.190 Então, passamos diretamente para a parte um, construindo a área. 07:08.490 --> 07:13.110 E aqui, como eu disse a você, temos exatamente o mesmo código, exceto para as dimensões aqui. 07:13.170 --> 07:13.590 Certo. 07:13.800 --> 07:17.280 Se olharmos para a parte um aqui, a parte um edifício, sim. 07:17.280 --> 07:20.820 Começamos fazendo o cérebro com o C e classe. 07:21.000 --> 07:25.890 E como você pode ver, temos exatamente o mesmo código, exceto pelas dimensões dos quadros de entrada 07:25.890 --> 07:28.950 aqui, que eram quando implementamos o código oitenta por oitenta. 07:29.250 --> 07:37.200 Mas eu mudei aquele Google Kulab para 256 por 256 para que você possa ter melhores frames e, portanto, melhores vídeos 07:37.200 --> 07:38.060 para assistir. 07:38.100 --> 07:40.460 OK, mas todo o resto é exatamente igual. 07:40.470 --> 07:46.470 Então aqui fazemos o cérebro com a classe CNN, então fazemos o corpo com a classe corporal softmax. 07:46.470 --> 07:48.900 Tão exatamente igual ao que temos aqui. 07:49.050 --> 07:54.660 E, finalmente, colocamos tudo junto com o A. EU. classe, cantando o cérebro e 07:54.840 --> 07:58.140 o corpo, e também algum método para realizar as ações. 07:58.140 --> 07:58.560 Certo? 07:58.710 --> 08:04.740 Exatamente a mesma classe de idade composta pelo cérebro no corpo e então o mesmo método para realizar as 08:04.740 --> 08:05.220 ações. 08:05.340 --> 08:05.820 Tudo certo. 08:06.150 --> 08:07.160 Tão exatamente igual. 08:07.160 --> 08:09.510 Apenas as dimensões dos quadros de entrada mudaram. 08:09.750 --> 08:13.700 E agora vamos passar para a parte dois, que também será exatamente a mesma. 08:13.710 --> 08:16.650 Primeiro, acertamos o ambiente da desgraça. 08:16.650 --> 08:18.420 Deixe-me mostrar a parte dois aqui também. 08:19.020 --> 08:21.000 Primeiro pegamos o meio ambiente. 08:21.000 --> 08:27.810 E aqui lembre-se disso desde que não o usamos mais para melhorar o meio ambiente, mas sim sabedoria. 08:28.050 --> 08:31.500 Bem, a única coisa que mudou nesse código é de fato isso aqui. 08:31.500 --> 08:33.030 E nós obtivemos sabedoria Cawdor? 08:33.030 --> 08:35.490 Mas este é exatamente o mesmo ambiente. 08:35.880 --> 08:36.330 Tudo certo. 08:36.330 --> 08:40.620 E então, é claro, eu mudo essas novas dimensões para que você possa ter vídeos maiores aqui. 08:40.620 --> 08:46.080 Portanto, não temos mais oitenta por oitenta, mas desta vez 256 por 256. 08:46.350 --> 08:48.150 E então temos exatamente o mesmo. 08:48.150 --> 08:52.620 Recebemos a demanda e o número de ações que você verá será sete. 08:53.190 --> 08:59.250 Então nós construímos a API criando o objeto cérebro, você sabe, CNN, então o objeto corpo, corpo softmax 08:59.250 --> 09:05.310 e então toda a área composta do cérebro e do corpo exatamente igual ao que implementamos juntos. 09:05.800 --> 09:07.890 Nesse momento, configuramos a experiência Freeplay. 09:07.890 --> 09:09.660 Então é exatamente o mesmo aqui. 09:09.960 --> 09:11.880 E então implementamos a elegibilidade. 09:11.880 --> 09:13.950 Treis ainda é exatamente o mesmo. 09:14.100 --> 09:15.560 E então o que fazemos? 09:15.570 --> 09:18.780 Bem, fazemos a média móvel de cem passos. 09:19.230 --> 09:20.330 Executivos, o mesmo aqui. 09:20.340 --> 09:21.900 Então esse é exatamente o mesmo código. 09:22.110 --> 09:27.950 Basicamente, mudaram apenas as dimensões das molduras e a forma de importação do ambiente. 09:27.960 --> 09:33.030 OK, e finalmente treinamos a IA exatamente com o mesmo código. 09:33.190 --> 09:39.180 OK, então até aqui temos todo o código que você viu na pasta. 09:39.330 --> 09:44.610 Quando você baixa o conjunto de dados e o código novamente, basicamente também temos todo o código que implementamos 09:44.610 --> 09:45.120 juntos. 09:45.510 --> 09:49.440 No entanto, para fazer a visualização funcionar no Google. 09:49.440 --> 09:57.060 Kulab Bem, eu adicionei esse código extra, mas como ele é realmente específico apenas para este notebook colorido 09:57.060 --> 09:59.580 e também específico para visualização. 09:59.730 --> 10:05.850 O AIA em ação no ambiente Doom vai agradar você não precisa se preocupar em entender todos os códigos que estão aqui 10:05.850 --> 10:10.380 porque, você sabe, você só verá isso uma vez em sua vida quando quiser construir e 10:10.560 --> 10:13.300 treinar alguns A. EU. para brincar no ambiente. 10:13.500 --> 10:17.490 O que quero dizer é que você não terá que usar esse código para os outros aplicativos. 10:17.490 --> 10:21.980 Você estará trabalhando em um prédio e treinando em A. EU. Portanto, não se preocupe muito com essa garota. 10:21.990 --> 10:25.920 Eu só adicionei isso para fazer funcionar no Kulab, mas vamos ver o que faço. 10:26.070 --> 10:32.100 Eu primeiro nas bibliotecas, é claro, depois adicionei alguns códigos práticos aqui para que você possa ver rapidamente o número 10:32.100 --> 10:37.920 de ações que você tem no ambiente, bem como uma exibição do quadro do ambiente apenas para ver como 10:37.920 --> 10:39.180 ele é gostar. 10:39.420 --> 10:45.030 E acrescentei isso porque também vou mostrar a você como brincar com outros ambientes doomer, porque na 10:45.030 --> 10:46.710 verdade você tem muitos deles. 10:46.980 --> 10:53.220 E então o que você simplesmente terá que fazer é substituir o corredor da sabedoria pelo nome dos outros ambientes que 10:53.370 --> 10:54.110 estão aqui. 10:54.120 --> 10:57.180 Vou te dar o link dessa página direto para este tutorial. 10:57.450 --> 11:02.290 Mas aqui, como você pode ver, você tem muitos ambientes Dhoom com os quais pode brincar, sabe, alguma 11:02.340 --> 11:03.180 sabedoria básica. 11:03.180 --> 11:07.800 Korder, que é com quem vamos jogar agora, Wisdom Defense Center e outros. 11:07.810 --> 11:09.840 E você ainda tem alguns labirintos internos. 11:09.840 --> 11:11.700 E apenas siga as instruções aqui. 11:11.850 --> 11:13.860 Você os encontrará todos nesta pasta. 11:14.040 --> 11:20.250 Você sabe, neste em seu método, você pode apenas encontrar o nome aqui com alguma sabedoria básica é algum centro de 11:20.250 --> 11:20.640 defesa. 11:20.760 --> 11:22.620 E você tem muitos, muitos deles, veja você. 11:22.620 --> 11:27.930 Então, se você quiser brincar com outros ambientes doom de graça para fazer isso, você só terá 11:27.930 --> 11:29.850 que mudar o nome do ambiente. 11:29.850 --> 11:34.020 Sempre que você vir a cor da sabedoria aqui nesta pasta de trabalho, basta substituí-la pelo nome. 11:34.230 --> 11:39.570 E graças a este código e a este, bem, você poderá rapidamente ver qual é o número de ações, 11:39.570 --> 11:45.090 as dimensões da forma de entrada e também uma exibição do quadro para ver como o ambiente se parece 11:45.240 --> 11:47.190 com isso será muito prático . 11:47.550 --> 11:50.700 Então, acabei de fazer essa função auxiliar para a visualização. 11:51.000 --> 11:55.590 Então eu corro o A. EU. em um episódio, é claro, depois de treinado. 11:55.590 --> 11:57.780 Portanto, primeiro vamos treiná-lo aqui. 11:57.780 --> 12:02.310 Como você pode ver, a propósito, esqueci de dizer que também mudo um número de épocas 12:02.310 --> 12:07.770 de 100 para vinte e que simplesmente porque, você sabe, aumentei as dimensões da moldura e, como aumentei as 12:07.780 --> 12:12.210 dimensões da moldura, bom, o treino vai demorar muito mais porque, claro, é mais difícil 12:12.210 --> 12:12.720 treinar. 12:12.870 --> 12:17.040 E, portanto, reduzi o número de cem épocas para vinte. 12:17.160 --> 12:20.970 OK, e não se preocupe com isso nós já teremos recompensas positivas. 12:20.970 --> 12:25.170 Mas é claro que se você quiser melhorar o desempenho e os resultados no final, fique à vontade 12:25.170 --> 12:26.640 para aumentar esse número de e-books. 12:26.730 --> 12:28.290 Você obterá resultados ainda melhores. 12:28.290 --> 12:32.190 Mas você verá que já com a Twenty Époque, o treinamento vai demorar bastante. 12:32.310 --> 12:33.720 OK, tudo bem. 12:33.720 --> 12:35.370 Então, onde eu estava? 12:35.400 --> 12:37.530 Sim, essa função auxiliar para a visualização. 12:37.530 --> 12:41.490 Então, coloco no ar um episódio, é claro, depois de treinado. 12:41.670 --> 12:48.570 E, finalmente, esta última célula de código irá produzir o vídeo do jogo, você sabe, ao longo deste episódio e 12:48.570 --> 12:54.540 você verá como o AI irá se comportar ao longo deste episódio em um vídeo, que terá 12:54.540 --> 12:56.670 saída e será capaz de baixar. 12:56.760 --> 12:59.790 E a falta está aqui, você sabe, quando executamos este código. 12:59.910 --> 13:01.260 OK, tudo bem. 13:01.350 --> 13:03.150 Então agora é hora da execução. 13:03.150 --> 13:06.390 É hora de realmente sentar-se confortavelmente em nossa cadeira. 13:06.390 --> 13:08.310 Espero que você tenha um bom café ou uma boa visita. 13:08.520 --> 13:14.010 Agora vamos apenas pressionar os diferentes botões de reprodução e cada uma das células para executar o resultado final. 13:14.010 --> 13:14.790 Então vamos fazer isso. 13:15.060 --> 13:17.780 Mas primeiro, e isso é muito importante entender e seguir em frente. 13:17.790 --> 13:23.520 Kulab Então, este é o link de uma pasta de trabalho do Google Kulak, à qual todos vocês têm acesso. 13:23.790 --> 13:28.170 E portanto, é claro, você não pode modificar nada nele, porque se um de vocês se modificar 13:28.260 --> 13:30.000 bem, os outros verão a modificação. 13:30.210 --> 13:34.800 Então isso está em modo somente leitura e portanto o que você tem que fazer para fazer algumas 13:34.800 --> 13:38.940 modificações, sabe, no caso de querer mudar o nome do ambiente ou aumentar o número 13:38.940 --> 13:45.840 de épocas ou mesmo afinar o seu A. EU. , bem, você terá que criar uma cópia desta pasta de trabalho, que 13:45.870 --> 13:47.160 estará em seu próprio Google Drive. 13:47.160 --> 13:52.560 E é por isso que, para fazer isso, você precisará de um endereço do Gmail para ter um Google 13:52.560 --> 13:52.950 Drive. 13:52.950 --> 13:55.500 OK, então certifique-se de ter um. 13:55.500 --> 14:01.280 E quando for esse o caso, bem, você só precisa clicar em arquivo aqui, salvar uma cópia e dirigir. 14:01.280 --> 14:07.380 Isso criará uma cópia desta pasta de trabalho em seu próprio Google Drive, na qual você poderá 14:07.500 --> 14:08.610 fazer algumas modificações. 14:08.610 --> 14:09.150 Tudo certo. 14:09.480 --> 14:12.900 E agora estamos aqui no início desta execução. 14:12.900 --> 14:18.240 Portanto, agora vamos apenas jogar todas as células e chegar cada vez mais perto do resultado 14:18.240 --> 14:18.660 final.