Prompt Title: Handwritten-Recognizing

Created 7 months ago
Votes 0
Views 95 times
0

Prompt Detail:

Để xem các mối quan hệ trong SQLite, bạn cần sử dụng các câu lệnh SQL hoặc các công cụ quản lý cơ sở dữ liệu SQLite. Dưới đây là cách bạn có thể làm điều đó:

  1. Sử dụng Câu lệnh SQL:

    • Bạn có thể sử dụng câu lệnh SQL PRAGMA foreign_keys để kiểm tra xem mối quan hệ ngoại khoá (foreign key) có được kích hoạt trong cơ sở dữ liệu SQLite không. Nếu nó được kích hoạt, nó sẽ hiển thị thông tin về các mối quan hệ trong cơ sở dữ liệu.

    • Để xem danh sách các bảng trong cơ sở dữ liệu, bạn có thể sử dụng câu lệnh SQL SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';. Điều này sẽ hiển thị tên của tất cả các bảng trong cơ sở dữ liệu.

    • Để xem thông tin về mối quan hệ giữa các bảng, bạn có thể kiểm tra các ràng buộc ngoại khoá (foreign key constraints) trong định nghĩa bảng.

  2. Sử dụng Công cụ Quản lý SQLite:

    • Có nhiều công cụ quản lý SQLite miễn phí và thương mại có giao diện đồ họa giúp bạn thấy các bảng và mối quan hệ dễ dàng hơn. Một số công cụ phổ biến bao gồm "DB Browser for SQLite" và "SQLiteStudio". Bạn có thể tải và cài đặt một trong những công cụ này và sử dụng chúng để trực quan hóa cơ sở dữ liệu SQLite của bạn.

Nhớ kiểm tra ràng buộc ngoại khoá (foreign key constraints) trong định nghĩa bảng để xem các mối quan hệ giữa các bảng.

(Answer in Vietnamese) Act as a search copilot, be helpful and informative. Query: how to view relation in sqlite

Để sao chép (copy) một tệp tin trong Google Colab, bạn có thể sử dụng các lệnh và hàm Python thông thường để làm việc này. Dưới đây là cách bạn có thể thực hiện:

  1. Sử dụng thư viện shutil:

    python
    import shutil # Đường dẫn tới tệp tin gốc source_file = '/content/path/to/your/source/file.txt' # Đường dẫn đến vị trí bạn muốn sao chép tệp tin đến destination_directory = '/content/path/to/your/destination/' # Sử dụng shutil.copy để sao chép tệp tin shutil.copy(source_file, destination_directory)

    Hãy đảm bảo rằng bạn đã thay đổi source_filedestination_directory thành đúng đường dẫn và tên tệp tin của bạn.

  2. Sử dụng lệnh shell:

    Bạn cũng có thể sử dụng lệnh shell để sao chép tệp tin. Dùng dấu "!" trước lệnh shell. Ví dụ:

    python
    # Sử dụng lệnh shell "cp" để sao chép tệp tin !cp /content/path/to/your/source/file.txt /content/path/to/your/destination/

    Cũng hãy đảm bảo bạn đã điều chỉnh đường dẫn đến tệp tin và thư mục đích đúng cách.

Lưu ý rằng bạn cần cấp quyền truy cập cho Colab để đọc và ghi tệp tin trong các thư mục bạn đang làm việc.

Tôi muốn copy một file google colab giờ phải làm sao?

Để sao chép một notebook từ Google Colab sang một file mới, bạn có thể làm theo các bước sau:

  1. Mở notebook bạn muốn sao chép bằng cách truy cập liên kết của nó: https://colab.research.google.com/drive/1Lr8Ko2W1Ehc4pfgSx-E-exKyTzUjeJZL?usp=sharing.

  2. Sau khi mở notebook, bạn sẽ thấy menu "File" ở phía trên cùng của trang. Nhấn vào "File" và chọn "Save a copy in Drive" để sao chép notebook này.

  3. Một bản sao của notebook sẽ được tạo và lưu vào Google Drive của bạn. Bạn có thể đổi tên và sắp xếp nó trong Google Drive theo ý muốn.

  4. Bây giờ, bạn có thể mở bản sao notebook này và thao tác trên đó mà không ảnh hưởng đến bản gốc.

Lưu ý rằng bạn cần đăng nhập vào tài khoản Google của bạn để sử dụng tính năng lưu trữ trên Google Drive và sao chép notebook.

à không, tức là tôi đã có 1 file google colab: https://colab.research.google.com/drive/1Lr8Ko2W1Ehc4pfgSx-E-exKyTzUjeJZL?usp=sharing&fbclid=IwAR2CRa0YuiSAvOccO-DM4REgTl6LY8OFWetdAjQdkZhp9woNvidtOfnGPOM#scrollTo=bnH23Gk3xtp3 Tôi muốn sao chép nó thành 1 file mới để tôi có thể thao tác trên đó

Khi bạn giải nén một tệp tin có kích thước lớn, nó thường sẽ tạo ra một bản sao của tệp tin đó trong ổ đĩa tạm thời và sau đó giải nén dữ liệu từ đó. Dung lượng của ổ đĩa tạm thời này sẽ tăng lên trong quá trình giải nén và sau đó sẽ giảm lại sau khi quá trình hoàn tất. Điều này có nghĩa là trong quá trình giải nén, ổ đĩa tạm thời của bạn có thể tăng lên tương đối nhiều, nhưng sau khi hoàn tất, nó sẽ giảm về mức ban đầu hoặc gần mức ban đầu.

Tuy nhiên, ổ đĩa C của bạn có thể bị chiếm đủ dung lượng tạm thời trong quá trình giải nén, và điều này có thể ảnh hưởng đến hiệu suất hoạt động của máy tính trong thời gian đó. Để tránh vấn đề này, hãy đảm bảo rằng bạn có đủ dung lượng trống trên ổ đĩa C của bạn trước khi tiến hành giải nén một tệp tin lớn.

File tôi tải là 1.4 gb, tôi giải nén xong nó có giảm dung lượng ổ C tôi xuống không?

Để giải nén một tệp tin zip trong Google Colab, bạn có thể sử dụng mã Python hoặc lệnh shell. Dưới đây là cách bạn có thể làm điều đó bằng mã Python:

python
import zipfile # Đường dẫn đến tệp tin zip bạn muốn giải nén zip_file_path = '/content/path/to/your/training_data.zip' # Đường dẫn đến thư mục mà bạn muốn giải nén tệp tin zip vào extracted_folder_path = '/content/path/to/your/extracted_folder/' # Sử dụng thư viện zipfile để giải nén tệp tin zip with zipfile.ZipFile(zip_file_path, 'r') as zip_ref: zip_ref.extractall(extracted_folder_path)

Hãy thay đổi zip_file_path thành đúng đường dẫn của tệp tin zip và extracted_folder_path thành đúng đường dẫn của thư mục mà bạn muốn giải nén vào.

Bạn cũng có thể sử dụng lệnh shell để giải nén bằng dấu !, như sau:

python
# Sử dụng lệnh shell "unzip" để giải nén tệp tin zip !unzip /content/path/to/your/training_data.zip -d /content/path/to/your/extracted_folder/

Lưu ý rằng bạn cần thay đổi đường dẫn và tên tệp tin zip cũng như đường dẫn đến thư mục đích theo tùy ý.

Tôi đã tải lên 1 file zip training_data.zip, giờ tôi muốn unzip file đó

Lỗi này xuất hiện khi lệnh unzip không thể giải nén tệp tin vì tệp tin training_data.zip không phải là một tệp tin zip hợp lệ hoặc có thể bị hỏng.

Dưới đây là một số bước bạn có thể thử để giải quyết vấn đề:

  1. Xác minh lại tệp tin zip: Đảm bảo rằng tệp tin training_data.zip không bị hỏng. Bạn có thể kiểm tra tệp tin zip trên máy tính cục bộ của bạn để xem liệu nó có thể được giải nén thành công không.

  2. Chắc chắn rằng đường dẫn đúng: Đảm bảo rằng bạn đã nhập đúng đường dẫn tệp tin zip trong lệnh !unzip. Cố gắng sử dụng đường dẫn tuyệt đối hoặc sử dụng tính năng tự động hoàn thành bằng cách nhấn Tab sau khi nhập một phần của đường dẫn.

  3. Kiểm tra tệp tin zip khác: Nếu bạn nghi ngờ rằng tệp tin zip có vấn đề, hãy thử tải xuống lại tệp tin zip hoặc kiểm tra tệp tin zip khác để xem liệu bạn có thể giải nén chúng thành công không.

Nếu bạn xác minh rằng tệp tin zip không bị hỏng và đường dẫn đúng, nhưng vẫn gặp lỗi này, có thể có vấn đề khác liên quan đến tệp tin hoặc môi trường Colab của bạn. Trong trường hợp này, bạn có thể thử khởi động lại môi trường Colab của mình và thử lại lệnh giải nén.

Tôi dùng !unzip -qq training_data.zip [training_data.zip] End-of-central-directory signature not found. Either this file is not a zipfile, or it constitutes one disk of a multi-part archive. In the latter case the central directory and zipfile comment will be found on the last disk(s) of this archive. unzip: cannot find zipfile directory in one of training_data.zip or training_data.zip.zip, and cannot find training_data.zip.ZIP, period.

Nếu bạn đã tải lên tệp tin training_data.zip vào Google Colab và muốn giải nén nó, bạn cần đảm bảo bạn sử dụng đúng đường dẫn đến tệp tin đó. Dựa trên lệnh !gdown bạn đã sử dụng, bạn đã tải xuống hai tệp tin với ID khác nhau, vì vậy hãy đảm bảo bạn đang sử dụng đúng tệp tin cần giải nén.

Sau khi bạn đã chắc chắn rằng bạn đang sử dụng đúng tệp tin, bạn có thể tiếp tục bằng lệnh unzip như sau:

python
# Giải nén tệp tin training_data.zip !unzip -qq /content/training_data.zip -d /content/

Lưu ý rằng tôi đã thêm -d /content/ để chỉ định thư mục đích cho quá trình giải nén. Bạn có thể thay đổi thư mục đích theo ý muốn. Sau khi thực hiện lệnh này, nó sẽ giải nén tệp tin training_data.zip vào thư mục được chỉ định.

!gdown 1lR0b1QBIsXk9JqL9__HgJQi0PdWeNxKi !gdown 1b4fCTrnfKnR0GHm1XCve9nhy7JyrqahR !unzip -qq /content/training_data.zip Lệnh ban đầu là như này, nhưng tôi đã úp thủ cổng file traning_data.zip rồi, giờ làm sao để có thể unzip nó

Câu lệnh !unzip -qq /content/training_data.zip có ý nghĩa như sau:

  • !: Ký tự ! ở đầu câu lệnh cho biết đây là một lệnh shell trong môi trường Google Colab.

  • unzip: Là lệnh để giải nén tệp tin zip.

  • -qq: Hai cờ -q liên tiếp đặt ở đầu câu lệnh này có ý nghĩa:

    • -q: Điều này là cờ "quiet" (yên lặng) để lệnh unzip không hiển thị thông báo trạng thái mỗi khi giải nén từng tệp tin. Nó làm cho lệnh thực thi mà không in ra thông báo trạng thái chi tiết.
  • /content/training_data.zip: Đường dẫn đến tệp tin zip mà bạn muốn giải nén.

Tóm lại, lệnh trên được sử dụng để giải nén tệp tin training_data.zip mà không hiển thị các thông báo chi tiết về quá trình giải nén, giúp nó thực hiện một cách yên lặng.

Câu lệnh này nghĩa là gì: !unzip -qq /content/training_data.zip

Lỗi bạn gặp phải ("End-of-central-directory signature not found") thường xuất hiện khi tệp tin zip không đúng định dạng hoặc bị hỏng. Để giải quyết vấn đề này, bạn có thể thử các bước sau:

  1. Xác minh lại tệp tin zip: Đảm bảo rằng tệp tin training_data.zip không bị hỏng. Bạn có thể thử tải xuống lại tệp tin zip từ nguồn gốc hoặc kiểm tra tệp tin zip trên máy tính cục bộ của bạn để xem liệu nó có thể được giải nén thành công không.

  2. Kiểm tra tệp tin zip khác: Nếu bạn nghi ngờ rằng tệp tin zip có vấn đề, hãy thử tải xuống lại hoặc kiểm tra một tệp tin zip khác để xem liệu bạn có thể giải nén chúng thành công không.

  3. Kiểm tra tệp tin zip đa phần (multi-part archive): Thỉnh thoảng, tệp tin zip có thể được chia thành nhiều phần (multi-part archive). Trong trường hợp này, bạn cần phải kết hợp các phần này lại với nhau trước khi giải nén. Thông thường, các phần này sẽ có đuôi tên file như .zip.001, .zip.002, vv. Để kết hợp các phần này, bạn có thể sử dụng các công cụ hỗ trợ chia và gộp tệp tin zip, chẳng hạn như 7-Zip trên máy tính cục bộ.

Nếu bạn đã xác minh rằng tệp tin zip không bị hỏng và bạn đang sử dụng đúng tệp tin, nhưng vẫn gặp lỗi này, có thể có vấn đề khác liên quan đến tệp tin hoặc môi trường Colab của bạn. Trong trường hợp này, bạn có thể thử khởi động lại môi trường Colab của mình và thử lại lệnh giải nén hoặc kiểm tra xem tệp tin zip có yêu cầu mật khẩu không.

[training_data.zip] End-of-central-directory signature not found. Either this file is not a zipfile, or it constitutes one disk of a multi-part archive. In the latter case the central directory and zipfile comment will be found on the last disk(s) of this archive. unzip: cannot find zipfile directory in one of training_data.zip or training_data.zip.zip, and cannot find training_data.zip.ZIP, period.

Lệnh gdown bạn vừa sử dụng có vẻ như để tải xuống tệp tin từ Google Drive sử dụng một mã ID tệp tin. Tuy nhiên, nếu tệp tin training_data.zip không thể được giải nén bằng unzip, có thể tệp tin trên Google Drive có vấn đề hoặc không tồn tại.

Dưới đây là một số bước bạn có thể thử để giải quyết vấn đề:

  1. Xác minh lại ID tệp tin: Đảm bảo rằng bạn đã sử dụng đúng ID tệp tin của tệp training_data.zip trên Google Drive. Nếu bạn đã sao chép ID từ URL, đảm bảo bạn đã sao chép đúng.

  2. Xác minh quyền truy cập: Đảm bảo tệp training_data.zip trên Google Drive có quyền truy cập công khai hoặc bạn đã chia sẻ nó với tài khoản Google Colab của mình. Nếu tệp tin không có quyền truy cập, bạn không thể tải xuống được.

  3. Thử tải lại tệp tin: Nếu bạn đã kiểm tra và xác minh rằng ID và quyền truy cập đều đúng, hãy thử tải lại tệp tin training_data.zip từ Google Drive. Sử dụng mã ID của tệp tin và thử lệnh gdown lại một lần nữa.

python
!gdown 1lR0b1QBIsXk9JqL9__HgJQi0PdWeNxKi

Nếu sau khi thực hiện các bước trên mà vẫn gặp lỗi, có thể có sự cố về quyền truy cập hoặc sự cố khác liên quan đến tệp tin trên Google Drive. Bạn nên kiểm tra và xác minh rằng tệp tin trên Google Drive của bạn là hợp lệ và có thể tải xuống.

gdown 1lR0b1QBIsXk9JqL9__HgJQi0PdWeNxKi

Lỗi này xảy ra vì tệp tin training_data.zip đã bị vượt quá số lần tải xuống trong một khoảng thời gian ngắn trên Google Drive và hiện đang bị hạn chế truy cập. Điều này làm cho bạn không thể tải xuống tệp tin từ Google Drive trực tiếp bằng cách sử dụng gdown.

Để giải quyết vấn đề này, bạn có thể thử một số cách sau:

  1. Thử lại sau một thời gian: Thông thường, sau một khoảng thời gian (thường là 24 giờ), bạn sẽ có thể tải xuống tệp tin từ Google Drive mà không gặp lỗi này. Hãy thử lại sau một thời gian.

  2. Sử dụng tài khoản Google Drive của bạn: Nếu tệp tin là của bạn hoặc bạn có quyền truy cập vào nó bằng tài khoản Google Drive của bạn, hãy đảm bảo bạn đã đăng nhập vào tài khoản Google Drive trong môi trường Colab của bạn và thử tải xuống lại tệp tin.

  3. Liên hệ với người quản trị tệp tin: Nếu tệp tin được chia sẻ với bạn và bạn không thể tải xuống được, hãy liên hệ với người chia sẻ tệp tin (nếu có thể) để họ kiểm tra quyền truy cập và cung cấp quyền truy cập lại cho bạn.

  4. Sử dụng tùy chọn "Save to Drive": Thay vì cố gắng tải xuống tệp tin trực tiếp, bạn có thể nhấp vào liên kết "https://drive.google.com/uc?id=1lR0b1QBIsXk9JqL9__HgJQi0PdWeNxKi" để mở tệp tin trên Google Drive và sau đó chọn "File" > "Save a copy in Drive" để sao chép nó vào tài khoản Google Drive của bạn. Sau đó, bạn có thể tải xuống tệp tin từ Google Drive của bạn bằng cách sử dụng lệnh gdown hoặc sao chép nó vào môi trường Colab của bạn.

Chọn một trong những cách trên để truy cập tệp tin training_data.zip của bạn mà không gặp vấn đề về hạn chế tải xuống.

Access denied with the following error: Too many users have viewed or downloaded this file recently. Please try accessing the file again later. If the file you are trying to access is particularly large or is shared with many people, it may take up to 24 hours to be able to view or download the file. If you still can't access a file after 24 hours, contact your domain administrator. You may still be able to access the file from the browser: https://drive.google.com/uc?id=1lR0b1QBIsXk9JqL9__HgJQi0PdWeNxKi Downloading... From: https://drive.google.com/uc?id=1b4fCTrnfKnR0GHm1XCve9nhy7JyrqahR To: /content/train_gt.txt 100% 2.79M/2.79M [00:00<00:00, 118MB/s] [/content/training_data.zip] End-of-central-directory signature not found. Either this file is not a zipfile, or it constitutes one disk of a multi-part archive. In the latter case the central directory and zipfile comment will be found on the last disk(s) of this archive. unzip: cannot find zipfile directory in one of /content/training_data.zip or /content/training_data.zip.zip, and cannot find /content/training_data.zip.ZIP, period.

Để giải nén tệp tin training_data.zip tại đường dẫn /content/training_data.zip trong Google Colab, bạn có thể sử dụng lệnh unzip như sau:

python
# Giải nén tệp tin training_data.zip !unzip -qq /content/training_data.zip -d /content/

Lệnh trên có ý nghĩa:

  • !: Ký tự ! ở đầu câu lệnh cho biết đây là một lệnh shell trong môi trường Google Colab.

  • unzip: Là lệnh để giải nén tệp tin zip.

  • -qq: Hai cờ -q liên tiếp đặt ở đầu câu lệnh này có ý nghĩa:

    • -q: Điều này là cờ "quiet" (yên lặng) để lệnh unzip không hiển thị thông báo trạng thái mỗi khi giải nén từng tệp tin. Nó làm cho lệnh thực thi mà không in ra thông báo trạng thái chi tiết.
  • /content/training_data.zip: Đường dẫn đến tệp tin zip mà bạn muốn giải nén.

  • -d /content/: Đường dẫn đến thư mục đích cho quá trình giải nén. Trong trường hợp này, tệp tin sẽ được giải nén vào thư mục /content/.

Sau khi thực hiện lệnh này, nội dung của tệp tin zip training_data.zip sẽ được giải nén vào thư mục /content/.

Tôi muốn unzip file tại đường dẫn: /content/training_data.zip

Lỗi này thường xảy ra khi tệp tin training_data.zip không phải là một tệp tin zip hợp lệ hoặc có thể bị hỏng. Để giải quyết vấn đề này, bạn nên xác minh lại tệp tin zip và thực hiện một số bước kiểm tra sau:

  1. Xác minh tệp tin zip: Đảm bảo rằng tệp tin training_data.zip là một tệp tin zip hợp lệ và không bị hỏng. Bạn có thể kiểm tra tệp tin zip trên máy tính cục bộ của bạn để xem liệu nó có thể được giải nén thành công không.

  2. Tải lại tệp tin zip: Nếu bạn nghi ngờ rằng tệp tin zip có vấn đề, hãy thử tải xuống lại tệp tin zip từ nguồn gốc hoặc kiểm tra nếu tệp tin zip khác hoạt động.

  3. Kiểm tra đường dẫn đến tệp tin: Đảm bảo bạn đã sử dụng đúng đường dẫn đến tệp tin zip trong lệnh unzip. Cố gắng sử dụng đường dẫn tuyệt đối hoặc sử dụng tính năng tự động hoàn thành bằng cách nhấn Tab sau khi nhập một phần của đường dẫn.

Nếu sau khi kiểm tra và thực hiện các bước trên mà vẫn gặp lỗi, có thể tệp tin zip đang bị hỏng hoặc không phải là tệp tin zip hợp lệ. Trong trường hợp này, bạn cần kiểm tra lại nguồn gốc của tệp tin zip và xác minh nếu nó là một tệp tin zip hợp lệ và không bị hỏng.

[/content/training_data.zip] End-of-central-directory signature not found. Either this file is not a zipfile, or it constitutes one disk of a multi-part archive. In the latter case the central directory and zipfile comment will be found on the last disk(s) of this archive. unzip: cannot find zipfile directory in one of /content/training_data.zip or /content/training_data.zip.zip, and cannot find /content/training_data.zip.ZIP, period.

Nếu bạn muốn sử dụng một lệnh khác để giải nén tệp tin zip trong môi trường Google Colab mà có cú pháp tương tự với !unzip -qq, bạn có thể sử dụng lệnh 7z hoặc unrar, tùy thuộc vào định dạng nén của tệp tin zip.

Dưới đây là cách bạn có thể sử dụng lệnh 7z để giải nén tệp tin zip:

python
# Giải nén tệp tin training_data.zip bằng 7z !7z x /content/training_data.zip -o/content/
  • 7z x: Sử dụng lệnh x của 7z để giải nén.

  • -o/content/: Đường dẫn đến thư mục đích cho quá trình giải nén. Trong trường hợp này, tệp tin sẽ được giải nén vào thư mục /content/.

Nếu tệp tin zip sử dụng định dạng nén RAR, bạn có thể sử dụng lệnh unrar như sau:

python
# Giải nén tệp tin training_data.zip bằng unrar !unrar x /content/training_data.zip /content/
  • unrar x: Sử dụng lệnh x của unrar để giải nén.

  • /content/: Đường dẫn đến thư mục đích cho quá trình giải nén.

Lựa chọn giữa 7zunrar phụ thuộc vào định dạng nén của tệp tin zip của bạn.

có lệnh unzip nào khác không, tôi muốn nó tương tự với: !unzip -qq /content/training_data.zip

Lỗi này cho thấy rằng tệp tin zip training_data.zip có vấn đề trong quá trình giải nén. Cụ thể, có một lỗi CRC (Cyclic Redundancy Check) xảy ra trong quá trình giải nén, và có dữ liệu sau khi kết thúc của tệp tin nén. Điều này cho thấy rằng tệp tin zip này có vấn đề hoặc đã bị hỏng.

Để giải quyết vấn đề này, bạn có thể thử các cách sau:

  1. Tải lại tệp tin zip: Hãy thử tải lại tệp tin zip training_data.zip từ nguồn gốc hoặc kiểm tra xem tệp tin zip khác có hoạt động không. Có thể tệp tin hiện tại bị hỏng.

  2. Kiểm tra định dạng nén: Đảm bảo rằng tệp tin zip được tạo ra với định dạng nén đúng và không bị lỗi. Nếu bạn tạo tệp tin zip bằng cách khác, hãy thử sử dụng các cách khác để tạo tệp tin zip đúng định dạng.

  3. Kiểm tra mật khẩu (nếu có): Nếu tệp tin zip được bảo vệ bằng mật khẩu, đảm bảo bạn đã nhập mật khẩu đúng khi giải nén.

Nếu sau khi thực hiện các bước trên mà vẫn gặp lỗi, có thể tệp tin zip training_data.zip đã bị hỏng hoặc không thể được giải nén một cách chính xác. Trong trường hợp này, bạn nên xem xét việc kiểm tra tệp tin zip và đảm bảo rằng nó không bị hỏng trước khi tải lên hoặc sử dụng nó.

7-Zip [64] 16.02 : Copyright (c) 1999-2016 Igor Pavlov : 2016-05-21 p7zip Version 16.02 (locale=en_US.UTF-8,Utf16=on,HugeFiles=on,64 bits,2 CPUs Intel(R) Xeon(R) CPU @ 2.30GHz (306F0),ASM,AES-NI) Scanning the drive for archives: 1 file, 236978176 bytes (226 MiB) Extracting archive: /content/training_data.zip ERRORS: Headers Error Unconfirmed start of archive WARNINGS: There are data after the end of archive -- Path = /content/training_data.zip Type = zip ERRORS: Headers Error Unconfirmed start of archive WARNINGS: There are data after the end of archive Physical Size = 1049302 Tail Size = 235928874 ERROR: CRC Failed : new_train/train_img_100069.jpg Sub items Errors: 1 Archives with Errors: 1 Warnings: 1 Open Errors: 1 Sub items Errors: 1

Khi bạn tắt màn hình trên Google Colab, quá trình thực thi các lệnh trong phiên làm việc của bạn có thể bị ngừng lại. Điều này có thể ảnh hưởng đến các hoạt động đang diễn ra, bao gồm cả quá trình tải tệp tin lên.

Khi màn hình tắt, máy chủ Colab có thể tiếp tục chạy các tác vụ, nhưng nếu có lệnh nào đó cần sự tương tác của bạn (ví dụ: nhập dữ liệu hoặc xác nhận), thì nó sẽ không thực hiện được.

Nếu bạn đã tắt màn hình trong quá trình tải tệp tin lên và muốn kiểm tra tình trạng quá trình này, bạn có thể kiểm tra lại sau khi màn hình được bật lại. Tệp tin có thể đã được tải lên hoặc chưa tùy thuộc vào thời gian bạn tắt màn hình và độ lớn của tệp tin.

Tôi tắt màn hình thì gooogle colab có tiếp tục tải tệp lên không?

Câu lệnh trên là một đoạn mã Python được sử dụng để đọc dữ liệu từ tệp tin văn bản và thực hiện việc xáo trộn dữ liệu. Dưới đây là giải thích từng dòng mã:

  1. samples = []: Đây là một danh sách (list) trống ban đầu được tạo để chứa dữ liệu sau khi đọc từ tệp tin.

  2. with open("/content/train_gt.txt", "r") as f:: Dòng này mở tệp tin văn bản có tên là "train_gt.txt" trong thư mục "/content/" để đọc ("r" đại diện cho chế độ đọc). Tệp tin này chứa dữ liệu mà chúng ta muốn đọc và xử lý.

  3. for line in f.readlines():: Dòng này duyệt qua từng dòng trong tệp tin. f.readlines() là phương thức được sử dụng để đọc tất cả các dòng trong tệp tin và trả về chúng dưới dạng danh sách các chuỗi.

  4. samples.append(line.split()): Đối với mỗi dòng trong tệp tin, nó được tách thành một danh sách (list) các từ (hoặc cụm từ) sử dụng phương thức .split(). Mặc định, .split() tách một chuỗi thành một danh sách các từ dựa trên khoảng trắng (hoặc dấu cách). Sau đó, danh sách này được thêm vào danh sách samples.

  5. np.random.shuffle(samples): Cuối cùng, sau khi đã đọc và lưu trữ tất cả dữ liệu từ tệp tin vào danh sách samples, mã này sử dụng thư viện NumPy (được khai báo trước đó) để xáo trộn các mẫu trong danh sách samples. Điều này sẽ trộn ngẫu nhiên thứ tự của các mẫu, giúp bạn chuẩn bị dữ liệu huấn luyện hoặc kiểm tra một cách ngẫu nhiên, có lợi cho việc huấn luyện mô hình máy học.

Giải thích câu lệnh này giúp tôi: samples = [] with open("/content/train_gt.txt", "r") as f: for line in f.readlines(): samples.append(line.split()) np.random.shuffle(samples)

Mã trên thực hiện việc chia dữ liệu thành ba phần: tập huấn luyện (training set), tập validation (validation set), và tập kiểm tra (test set) dựa trên tỷ lệ phần trăm đã cho. Dưới đây là giải thích từng dòng mã:

  1. train_split_idx = int(0.8 * len(samples)): Dòng này tính chỉ mục (index) mà dữ liệu sẽ được chia thành tập huấn luyện. Cụ thể, nó lấy 80% tỷ lệ dữ liệu huấn luyện (0.8) và nhân với tổng số mẫu trong danh sách samples (len(samples)) để tính chỉ mục chia tập huấn luyện.

  2. val_split_idx = int(0.9 * len(samples)): Dòng này tính chỉ mục mà dữ liệu sẽ được chia thành tập validation. Tương tự như trên, nó lấy 90% tỷ lệ dữ liệu validation (0.9) và nhân với tổng số mẫu trong danh sách samples để tính chỉ mục chia tập validation.

  3. train_samples = samples[:train_split_idx]: Dòng này tạo một danh sách train_samples bằng cách cắt danh sách samples từ đầu đến chỉ mục train_split_idx. Điều này tạo ra tập huấn luyện từ đầu đến chỉ mục được tính ở bước trước.

  4. val_samples = samples[train_split_idx:val_split_idx]: Dòng này tạo một danh sách val_samples bằng cách cắt danh sách samples từ chỉ mục train_split_idx đến chỉ mục val_split_idx. Điều này tạo ra tập validation từ chỉ mục đã tính ở bước trước đến chỉ mục tính ở bước này.

  5. test_samples = samples[val_split_idx:]: Dòng này tạo một danh sách test_samples bằng cách cắt danh sách samples từ chỉ mục val_split_idx đến hết danh sách. Điều này tạo ra tập kiểm tra từ chỉ mục đã tính ở bước trước đến cuối danh sách.

  6. Cuối cùng, mã in ra số lượng mẫu trong mỗi tập dữ liệu để thông báo về việc chia dữ liệu thành công.

Cách chia dữ liệu này thường được sử dụng trong việc huấn luyện mô hình máy học, trong đó tập huấn luyện được sử dụng để đào tạo mô hình, tập validation được sử dụng để điều chỉnh siêu tham số và tập kiểm tra được sử dụng để đánh giá hiệu suất cuối cùng của mô hình.

train_split_idx = int(0.8 * len(samples)) val_split_idx = int(0.9 * len(samples)) train_samples = samples[:train_split_idx] val_samples = samples[train_split_idx:val_split_idx] test_samples = samples[val_split_idx:] print(f"{len(train_samples)} training samples") print(f"{len(val_samples)} validation samples") print(f"{len(test_samples)} test samples")

Hàm get_image_paths_and_labels(samples) được định nghĩa để tạo danh sách đường dẫn của các hình ảnh và danh sách nhãn tương ứng từ dữ liệu mẫu. Dưới đây là giải thích từng dòng mã:

  1. img_paths = []: Tạo một danh sách rỗng img_paths để chứa đường dẫn đến các hình ảnh.

  2. labels = []: Tạo một danh sách rỗng labels để chứa các nhãn tương ứng với từng hình ảnh.

  3. for file_name, label in samples:: Dòng này bắt đầu một vòng lặp for để duyệt qua từng mẫu trong danh sách samples. Mỗi mẫu bao gồm tên tệp tin (file_name) và nhãn (label).

  4. img_paths.append(f"/content/new_train/{file_name}"): Dòng này thêm đường dẫn đến hình ảnh vào danh sách img_paths. Đường dẫn được tạo bằng cách nối chuỗi "/content/new_train/" với tên tệp tin file_name, tạo thành đường dẫn tới hình ảnh.

  5. labels.append(label): Dòng này thêm nhãn tương ứng với hình ảnh vào danh sách labels.

  6. Cuối cùng, hàm trả về hai danh sách: img_paths chứa đường dẫn đến các hình ảnh và labels chứa các nhãn tương ứng.

Sau khi gọi hàm get_image_paths_and_labels(train_samples), bạn sẽ có hai danh sách train_img_paths chứa đường dẫn đến hình ảnh huấn luyện và train_labels chứa nhãn tương ứng. Tương tự, bạn có thể sử dụng hàm này để tạo danh sách đường dẫn và nhãn cho tập validation và tập kiểm tra bằng cách gọi nó với val_samplestest_samples.

def get_image_paths_and_labels(samples): img_paths = [] labels = [] for file_name, label in samples: img_paths.append(f"/content/new_train/{file_name}") labels.append(label) return img_paths, labels train_img_paths, train_labels = get_image_paths_and_labels(train_samples) validation_img_paths, validation_labels = get_image_paths_and_labels(val_samples) test_img_paths, test_labels = get_image_paths_and_labels(test_samples)

Mã trên được sử dụng để tạo một tập hợp (set) các ký tự riêng biệt từ danh sách nhãn huấn luyện train_labels. Dưới đây là giải thích từng dòng mã:

  1. characters = set(): Đây là dòng khởi tạo một tập hợp trống characters để chứa các ký tự riêng biệt.

  2. for label in train_labels:: Dòng này bắt đầu một vòng lặp for để duyệt qua từng nhãn trong danh sách train_labels. Mỗi nhãn là một chuỗi ký tự đại diện cho nhãn của một mẫu.

  3. for c in label:: Dòng này bắt đầu một vòng lặp for lần nữa để duyệt qua từng ký tự trong nhãn label. Vòng lặp này xem xét từng ký tự trong nhãn.

  4. characters.add(c): Dòng này thêm ký tự c vào tập hợp characters. Với mỗi ký tự duyệt qua, nó được thêm vào tập hợp để đảm bảo rằng tập hợp chỉ chứa các ký tự duy nhất và không bị trùng lặp.

Kết quả của đoạn mã này là tập hợp characters chứa tất cả các ký tự riêng biệt xuất hiện trong các nhãn huấn luyện. Điều này thường được sử dụng trong việc xây dựng mô hình nhận dạng ký tự để biết được có bao nhiêu ký tự khác nhau cần phải nhận dạng và tạo một bộ từ điển cho việc mã hóa và giải mã các nhãn.

characters = set() for label in train_labels: for c in label: characters.add(c)

Mã trên được sử dụng trong quá trình xử lý và mã hóa dữ liệu văn bản để sử dụng cho việc huấn luyện mô hình. Dưới đây là giải thích từng phần của mã:

  1. AUTOTUNE = tf.data.AUTOTUNE: Đây là một hằng số được sử dụng để tự động điều chỉnh hiệu suất và tối ưu hóa xử lý dữ liệu trong TensorFlow. Nó cho phép TensorFlow tự động xác định số lượng luồng (threads) tối ưu để sử dụng trong quá trình đọc và xử lý dữ liệu.

  2. char_to_num = StringLookup(vocabulary=list(characters), mask_token=None): Dòng này tạo một đối tượng StringLookup để ánh xạ các ký tự thành các số nguyên. vocabulary được chỉ định là danh sách các ký tự riêng biệt (lấy từ tập hợp characters bạn đã tạo trước đó). mask_token được đặt là None, điều này có nghĩa là không có token đặc biệt nào được sử dụng làm ký tự đặc biệt.

  3. num_to_char = StringLookup(vocabulary=char_to_num.get_vocabulary(), mask_token=None, invert=True): Dòng này tạo một đối tượng StringLookup khác để ánh xạ các số nguyên trở lại các ký tự ban đầu. vocabulary được lấy từ đối tượng char_to_num bằng cách sử dụng char_to_num.get_vocabulary(). mask_token lại được đặt là None, và invert=True cho biết rằng bạn muốn thực hiện ánh xạ ngược từ số nguyên về ký tự.

Sử dụng các đối tượng StringLookup này là để chuẩn bị dữ liệu cho mô hình mạng nơ-ron nhận dạng ký tự. Các ký tự được ánh xạ thành các số nguyên để mô hình có thể xử lý dễ dàng hơn, và đối tượng StringLookup này cung cấp cách thực hiện ánh xạ này. Còn đối tượng num_to_char sẽ được sử dụng để chuyển đổi lại từ số nguyên thành các ký tự khi mô hình đưa ra dự đoán.

AUTOTUNE = tf.data.AUTOTUNE # Mapping characters to integers. char_to_num = StringLookup(vocabulary=list(characters), mask_token=None) # Mapping integers back to original characters. num_to_char = StringLookup( vocabulary=char_to_num.get_vocabulary(), mask_token=None, invert=True )

Hàm distortion_free_resize(image, img_size) được sử dụng để thực hiện việc thay đổi kích thước hình ảnh mà không làm biến dạng hoặc lấy cắt bất kỳ phần nào của hình ảnh. Dưới đây là giải thích từng dòng mã:

  1. w, h = img_size: Dòng này giải mã kích thước mục tiêu của hình ảnh từ biến img_size thành hai giá trị w (chiều rộng) và h (chiều cao).

  2. image = tf.image.resize(image, size=(h, w), preserve_aspect_ratio=True): Dòng này sử dụng TensorFlow để thay đổi kích thước hình ảnh image sao cho kích thước cuối cùng là (h, w). Tham số preserve_aspect_ratio=True giúp duy trì tỷ lệ khung hình ban đầu của hình ảnh mà không làm biến dạng nó.

  3. Dòng tiếp theo tính toán lượng đệm cần được thêm vào hình ảnh để đảm bảo rằng nó có kích thước img_size bằng cách so sánh kích thước hiện tại của hình ảnh sau khi thay đổi kích thước.

  4. Các dòng sau đó xác định lượng đệm cần thêm vào trên và dưới (cho chiều cao) và bên trái và phải (cho chiều rộng) của hình ảnh. Các tính toán này đảm bảo rằng việc đệm hình ảnh xảy ra cùng mức từ cả hai bên.

  5. image = tf.pad(image, paddings=...): Dòng này sử dụng tf.pad để thêm đệm vào hình ảnh theo các giá trị tính toán ở bước trước. Điều này thực hiện việc đảm bảo rằng hình ảnh có kích thước cuối cùng là img_size mà không làm biến dạng hoặc cắt bất kỳ phần nào của hình ảnh.

  6. image = tf.transpose(image, perm=[1, 0, 2]): Dòng này thực hiện việc chuyển đổi các chiều của hình ảnh để đảm bảo đúng định dạng đầu ra. Nó hoán đổi chiều cao và chiều rộng của hình ảnh.

  7. image = tf.image.flip_left_right(image): Dòng này thực hiện việc lật ngang hình ảnh (đối xứng qua trục dọc). Điều này có thể làm cho dữ liệu đào tạo đa dạng hơn bằng cách thêm các biến thể của hình ảnh gốc.

  8. Cuối cùng, hàm trả về hình ảnh với kích thước đã được đảm bảo và các biến đổi được áp dụng.

def distortion_free_resize(image, img_size): w, h = img_size image = tf.image.resize(image, size=(h, w), preserve_aspect_ratio=True) # Check tha amount of padding needed to be done. pad_height = h - tf.shape(image)[0] pad_width = w - tf.shape(image)[1] # Only necessary if you want to do same amount of padding on both sides. if pad_height % 2 != 0: height = pad_height // 2 pad_height_top = height + 1 pad_height_bottom = height else: pad_height_top = pad_height_bottom = pad_height // 2 if pad_width % 2 != 0: width = pad_width // 2 pad_width_left = width + 1 pad_width_right = width else: pad_width_left = pad_width_right = pad_width // 2 image = tf.pad( image, paddings=[ [pad_height_top, pad_height_bottom], [pad_width_left, pad_width_right], [0, 0], ], ) image = tf.transpose(image, perm=[1, 0, 2]) image = tf.image.flip_left_right(image) return image

Mã trên định nghĩa một loạt hàm để tiền xử lý dữ liệu hình ảnh và nhãn để sử dụng trong quá trình huấn luyện mô hình. Dưới đây là giải thích từng hàm:

  1. preprocess_image(image_path, img_size=(image_width, image_height)): Hàm này nhận đường dẫn của hình ảnh và kích thước mục tiêu (mặc định là image_width x image_height) và thực hiện các bước tiền xử lý sau:

    • Đọc nội dung của tệp hình ảnh.
    • Giải mã hình ảnh từ định dạng PNG.
    • Thực hiện hàm distortion_free_resize để thay đổi kích thước hình ảnh mà không làm biến dạng nó.
    • Chuyển đổi hình ảnh thành kiểu dữ liệu float32 và chuẩn hóa giá trị pixel trong khoảng từ 0 đến 1.
  2. vectorize_label(label): Hàm này nhận một nhãn dưới dạng chuỗi và thực hiện các bước tiền xử lý sau:

    • Sử dụng char_to_num để ánh xạ các ký tự trong nhãn thành các số nguyên.
    • Tính toán độ dài của nhãn.
    • Thêm đệm (padding) vào nhãn sao cho độ dài của nó bằng max_len (giá trị max_len không được định nghĩa trong mã, nhưng nó cần phải được xác định trước khi sử dụng).
  3. process_images_labels(image_path, label): Hàm này nhận đường dẫn của hình ảnh và nhãn, sau đó gọi preprocess_imagevectorize_label để tiền xử lý hình ảnh và nhãn. Nó trả về một từ điển chứa hình ảnh và nhãn đã được xử lý.

  4. prepare_dataset(image_paths, labels): Hàm này tạo một tập dữ liệu TensorFlow từ danh sách đường dẫn hình ảnh và nhãn. Nó sử dụng tf.data.Dataset.from_tensor_slices để tạo tập dữ liệu từ các cặp đường dẫn và nhãn, sau đó áp dụng hàm process_images_labels cho mỗi cặp sử dụng map. Cuối cùng, nó gom nhóm các mẫu thành các lô (batch), lưu trữ tập dữ liệu vào bộ nhớ cache và tạo một luồng tiền xử lý để tải dữ liệu một cách hiệu quả.

batch_size = 64 padding_token = 99 image_width = 128 image_height = 32 def preprocess_image(image_path, img_size=(image_width, image_height)): image = tf.io.read_file(image_path) image = tf.image.decode_png(image, 1) image = distortion_free_resize(image, img_size) image = tf.cast(image, tf.float32) / 255.0 return image def vectorize_label(label): label = char_to_num(tf.strings.unicode_split(label, input_encoding="UTF-8")) length = tf.shape(label)[0] pad_amount = max_len - length label = tf.pad(label, paddings=[[0, pad_amount]], constant_values=padding_token) return label def process_images_labels(image_path, label): image = preprocess_image(image_path) label = vectorize_label(label) return {"image": image, "label": label} def prepare_dataset(image_paths, labels): dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((image_paths, labels)).map( process_images_labels, num_parallel_calls=AUTOTUNE ) return dataset.batch(batch_size).cache().prefetch(AUTOTUNE)

Mã trên thực hiện việc hiển thị một số hình ảnh và nhãn tương ứng từ tập dữ liệu huấn luyện (train_ds). Dưới đây là giải thích cách mã hoạt động:

  1. for data in train_ds.take(1): Dòng này sử dụng vòng lặp for để lặp qua tập dữ liệu huấn luyện và chỉ lấy một lô (batch) đầu tiên bằng cách sử dụng phương thức take(1).

  2. images, labels = data["image"], data["label"]: Dòng này lấy hình ảnh và nhãn từ lô dữ liệu hiện tại.

  3. Dòng lệnh sau đó tạo một lưới 4x4 (16 ô) để hiển thị 16 hình ảnh và nhãn tương ứng.

  4. Trong vòng lặp for tiếp theo, dòng img = images[i] lấy hình ảnh thứ i từ lô dữ liệu.

  5. Dòng img = tf.image.flip_left_right(img) lật ngang hình ảnh, tạo ra một biến thể của hình ảnh.

  6. Dòng img = tf.transpose(img, perm=[1, 0, 2]) hoán đổi chiều cao và chiều rộng của hình ảnh để hiển thị nó đúng cách.

  7. Dòng img = (img * 255.0).numpy().clip(0, 255).astype(np.uint8) chuyển đổi giá trị pixel trong hình ảnh thành giá trị từ 0 đến 255 và chuyển nó sang định dạng numpy.ndarray kiểu uint8 để hiển thị hình ảnh.

  8. Dòng label = labels[i] lấy nhãn tương ứng với hình ảnh thứ i từ lô dữ liệu.

  9. Dòng indices = tf.gather(label, tf.where(tf.math.not_equal(label, padding_token))) tìm các chỉ số trong nhãn không phải là padding_token và thu thập chúng lại.

  10. Dòng label = tf.strings.reduce_join(num_to_char(indices)) chuyển đổi các chỉ số đã thu thập thành chuỗi ký tự bằng cách sử dụng num_to_char để ánh xạ số nguyên thành ký tự.

  11. label = label.numpy().decode("utf-8") chuyển đổi nhãn thành chuỗi UTF-8 để hiển thị.

  12. Dòng cuối cùng (ax[i // 4, i % 4]...) sử dụng thư viện matplotlib để hiển thị hình ảnh và nhãn tương ứng trong ô lưới.

Cuối cùng, plt.show() được sử dụng để hiển thị lưới hình ảnh và nhãn trên màn hình.

for data in train_ds.take(1): images, labels = data["image"], data["label"] _, ax = plt.subplots(4, 4, figsize=(15, 8)) for i in range(16): img = images[i] img = tf.image.flip_left_right(img) img = tf.transpose(img, perm=[1, 0, 2]) img = (img * 255.0).numpy().clip(0, 255).astype(np.uint8) img = img[:, :, 0] # Gather indices where label!= padding_token. label = labels[i] indices = tf.gather(label, tf.where(tf.math.not_equal(label, padding_token))) # Convert to string. label = tf.strings.reduce_join(num_to_char(indices)) label = label.numpy().decode("utf-8") ax[i // 4, i % 4].imshow(img, cmap="gray") ax[i // 4, i % 4].set_title(label) ax[i // 4, i % 4].axis("off") plt.show()

Mã trên định nghĩa một mô hình nhận dạng chữ viết tay sử dụng mạng nơ-ron sâu và thuật toán Connectionist Temporal Classification (CTC) loss. Dưới đây là giải thích từng phần của mã:

  1. CTCLayer là một lớp tùy chỉnh kế thừa từ keras.layers.Layer. Lớp này được sử dụng để tính toán và thêm giá trị CTC loss vào mô hình.

  2. call(self, y_true, y_pred): Phương thức này xử lý việc tính toán CTC loss. Nó nhận hai đối số là y_true (nhãn thực tế) và y_pred (dự đoán của mô hình). Trong phương thức này:

    • Đầu tiên, nó tính toán các thông số như chiều dài của các dãy đầu vào (input_lengthlabel_length) và sau đó sử dụng keras.backend.ctc_batch_cost để tính toán CTC loss.
    • CTC loss được thêm vào mô hình bằng cách sử dụng self.add_loss(loss) để đảm bảo rằng loss này sẽ được cập nhật trong quá trình huấn luyện.
  3. build_model(): Hàm này xây dựng mô hình nhận dạng chữ viết tay. Quá trình xây dựng mô hình bao gồm các bước sau:

    • Định nghĩa đầu vào cho mô hình là input_imglabels.
    • Xây dựng các lớp Conv2D và MaxPooling2D để trích xuất đặc trưng từ hình ảnh đầu vào.
    • Sau đó, dùng lớp Reshape để định dạng lại dữ liệu để phù hợp với mô hình RNN.
    • Mạng nơ-ron sâu gồm một số lớp LSTM và lớp Dense.
    • Lớp CTCLayer được sử dụng để tính toán CTC loss và được thêm vào mô hình.
    • Mô hình được biên dịch với trình tối ưu hóa Adam.
  4. Cuối cùng, model.summary() được sử dụng để hiển thị tóm tắt của mô hình, bao gồm thông tin về các lớp và số lượng tham số.

class CTCLayer(keras.layers.Layer): def __init__(self, name=None): super().__init__(name=name) self.loss_fn = keras.backend.ctc_batch_cost def call(self, y_true, y_pred): batch_len = tf.cast(tf.shape(y_true)[0], dtype="int64") input_length = tf.cast(tf.shape(y_pred)[1], dtype="int64") label_length = tf.cast(tf.shape(y_true)[1], dtype="int64") input_length = input_length * tf.ones(shape=(batch_len, 1), dtype="int64") label_length = label_length * tf.ones(shape=(batch_len, 1), dtype="int64") loss = self.loss_fn(y_true, y_pred, input_length, label_length) self.add_loss(loss) # At test time, just return the computed predictions. return y_pred def build_model(): # Inputs to the model input_img = keras.Input(shape=(image_width, image_height, 1), name="image") labels = keras.layers.Input(name="label", shape=(None,)) # First conv block. x = keras.layers.Conv2D( 32, (3, 3), activation="relu", kernel_initializer="he_normal", padding="same", name="Conv1", )(input_img) x = keras.layers.MaxPooling2D((2, 2), name="pool1")(x) # Second conv block. x = keras.layers.Conv2D( 64, (3, 3), activation="relu", kernel_initializer="he_normal", padding="same", name="Conv2", )(x) x = keras.layers.MaxPooling2D((2, 2), name="pool2")(x) # We have used two max pool with pool size and strides 2. # Hence, downsampled feature maps are 4x smaller. The number of # filters in the last layer is 64. Reshape accordingly before # passing the output to the RNN part of the model. new_shape = ((image_width // 4), (image_height // 4) * 64) x = keras.layers.Reshape(target_shape=new_shape, name="reshape")(x) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu", name="dense1")(x) x = keras.layers.Dropout(0.2)(x) # RNNs. x = keras.layers.Bidirectional( keras.layers.LSTM(128, return_sequences=True, dropout=0.25) )(x) x = keras.layers.Bidirectional( keras.layers.LSTM(64, return_sequences=True, dropout=0.25) )(x) # +2 is to account for the two special tokens introduced by the CTC loss. # The recommendation comes here: https://git.io/J0eXP. x = keras.layers.Dense( len(char_to_num.get_vocabulary()) + 2, activation="softmax", name="dense2" )(x) # Add CTC layer for calculating CTC loss at each step. output = CTCLayer(name="ctc_loss")(labels, x) # Define the model. model = keras.models.Model( inputs=[input_img, labels], outputs=output, name="handwriting_recognizer" ) # Optimizer. opt = keras.optimizers.Adam() # Compile the model and return. model.compile(optimizer=opt) return model # Get the model. model = build_model() model.summary()

Mã trên tạo danh sách validation_imagesvalidation_labels bằng cách lặp qua tập dữ liệu validation_ds. Mỗi lần lặp, nó lấy hình ảnh và nhãn từ lô dữ liệu hiện tại và thêm chúng vào danh sách tương ứng. Dưới đây là cách nó hoạt động:

  1. validation_imagesvalidation_labels là hai danh sách ban đầu rỗng được sử dụng để lưu trữ hình ảnh và nhãn từ tập dữ liệu kiểm tra.

  2. Trong vòng lặp for batch in validation_ds:, mã lặp qua từng lô dữ liệu trong validation_ds.

  3. validation_images.append(batch["image"]) thêm hình ảnh từ lô hiện tại vào danh sách validation_images.

  4. validation_labels.append(batch["label"]) thêm nhãn tương ứng từ lô hiện tại vào danh sách validation_labels.

Kết quả của quá trình này là hai danh sách validation_imagesvalidation_labels, chứa toàn bộ hình ảnh và nhãn từ tập dữ liệu kiểm tra.

validation_images = [] validation_labels = [] for batch in validation_ds: validation_images.append(batch["image"]) validation_labels.append(batch["label"])

Mã trên định nghĩa hai phần quan trọng:

  1. calculate_edit_distance(labels, predictions): Đây là một hàm để tính toán khoảng cách chỉnh sửa (edit distance) giữa các nhãn thực tế và các dự đoán từ mô hình. Quá trình tính toán khoảng cách chỉnh sửa bao gồm các bước sau:

    • Chuyển đổi các nhãn thực tế và dự đoán thành dạng sparse tensor.
    • Sử dụng keras.backend.ctc_decode để giải mã dự đoán dưới dạng chuỗi và tạo thành sparse tensor.
    • Sử dụng tf.edit_distance để tính toán khoảng cách chỉnh sửa giữa hai sparse tensor trên.
  2. EditDistanceCallback(keras.callbacks.Callback): Đây là một lớp callback tùy chỉnh được sử dụng để tính toán và hiển thị khoảng cách chỉnh sửa trong quá trình huấn luyện mô hình. Lớp này thực hiện các công việc sau:

    • Khi mỗi epoch kết thúc (on_epoch_end), nó tính toán khoảng cách chỉnh sửa giữa nhãn thực tế và dự đoán cho từng mẫu trong tập kiểm tra (validation_imagesvalidation_labels).
    • Sau đó, nó tính toán trung bình của các khoảng cách chỉnh sửa này và in ra màn hình.

Lớp EditDistanceCallback được sử dụng để theo dõi hiệu suất của mô hình qua các epoch và hiển thị trung bình khoảng cách chỉnh sửa cho từng epoch, giúp đánh giá chất lượng của mô hình.

def calculate_edit_distance(labels, predictions): # Get a single batch and convert its labels to sparse tensors. saprse_labels = tf.cast(tf.sparse.from_dense(labels), dtype=tf.int64) # Make predictions and convert them to sparse tensors. input_len = np.ones(predictions.shape[0]) * predictions.shape[1] predictions_decoded = keras.backend.ctc_decode( predictions, input_length=input_len, greedy=True )[0][0][:, :max_len] sparse_predictions = tf.cast( tf.sparse.from_dense(predictions_decoded), dtype=tf.int64 ) # Compute individual edit distances and average them out. edit_distances = tf.edit_distance( sparse_predictions, saprse_labels, normalize=False ) return tf.reduce_mean(edit_distances) class EditDistanceCallback(keras.callbacks.Callback): def __init__(self, pred_model): super().__init__() self.prediction_model = pred_model def on_epoch_end(self, epoch, logs=None): edit_distances = [] for i in range(len(validation_images)): labels = validation_labels[i] predictions = self.prediction_model.predict(validation_images[i]) edit_distances.append(calculate_edit_distance(labels, predictions).numpy()) print( f"Mean edit distance for epoch {epoch + 1}: {np.mean(edit_distances):.4f}" )

Mã trên thực hiện việc huấn luyện mô hình nhận dạng chữ viết tay trong epochs số lượng epoch (50 trong trường hợp này). Dưới đây là cách mã hoạt động:

  1. model = build_model(): Mã tạo một mô hình sử dụng hàm build_model() đã định nghĩa trước đó.

  2. prediction_model = keras.models.Model(...): Mã xây dựng một mô hình dự đoán riêng lẻ (prediction_model) bằng cách sử dụng các lớp đã được định nghĩa trong mô hình chính (model). Mô hình này sẽ được sử dụng để dự đoán các nhãn từ hình ảnh đầu vào.

  3. edit_distance_callback = EditDistanceCallback(prediction_model): Mã khởi tạo một callback edit_distance_callback sử dụng lớp EditDistanceCallback đã định nghĩa trước đó. Callback này sẽ được sử dụng để tính toán và hiển thị khoảng cách chỉnh sửa trên tập kiểm tra sau mỗi epoch.

  4. history = model.fit(...): Đây là bước thực hiện huấn luyện mô hình. Mã sử dụng phương thức fit của mô hình với các đối số sau:

    • train_ds: Tập dữ liệu huấn luyện.
    • validation_data=validation_ds: Tập dữ liệu kiểm tra.
    • epochs=epochs: Số lượng epoch cần huấn luyện.
    • callbacks=[edit_distance_callback]: Sử dụng callback edit_distance_callback để tính toán khoảng cách chỉnh sửa và hiển thị nó sau mỗi epoch.

Kết quả của quá trình này là mô hình đã được huấn luyện và lịch sử huấn luyện (history) chứa thông tin về giá trị mất mát và các độ đo trong quá trình huấn luyện.

epochs = 50 # To get good results this should be at least 50. model = build_model() prediction_model = keras.models.Model( model.get_layer(name="image").input, model.get_layer(name="dense2").output ) edit_distance_callback = EditDistanceCallback(prediction_model) # Train the model. history = model.fit( train_ds, validation_data=validation_ds, epochs=epochs, callbacks=[edit_distance_callback],

Mã trên định nghĩa một hàm tùy chỉnh decode_batch_predictions(pred) để giải mã dự đoán từ mô hình. Hàm này thực hiện các bước sau:

  1. input_len = np.ones(pred.shape[0]) * pred.shape[1]: Tạo một mảng input_len chứa chiều dài của các dự đoán, và mỗi giá trị trong mảng này được thiết lập bằng chiều dài của dự đoán của mỗi mẫu trong lô.

  2. results = keras.backend.ctc_decode(...): Sử dụng keras.backend.ctc_decode để giải mã dự đoán dưới dạng chuỗi. Quá trình giải mã sử dụng phương thức greedy search để chọn các dự đoán tốt nhất. Kết quả trả về là một danh sách các chuỗi dự đoán.

  3. Tiếp theo, trong vòng lặp for res in results:, mã thực hiện các công việc sau:

    • res = tf.gather(res, tf.where(tf.math.not_equal(res, 99))): Loại bỏ các giá trị tương ứng với padding_token (99) khỏi chuỗi dự đoán.
    • res = tf.strings.reduce_join(num_to_char(res)).numpy().decode("utf-8"): Chuyển đổi các chỉ số đã lấy ra thành chuỗi UTF-8.
    • output_text.append(res): Thêm chuỗi đã giải mã vào danh sách output_text.
  4. return output_text: Hàm trả về danh sách output_text chứa các chuỗi dự đoán đã giải mã.

Cuối cùng, mã sử dụng hàm decode_batch_predictions để giải mã các dự đoán cho một lô hình ảnh từ tập dữ liệu kiểm tra và hiển thị hình ảnh kèm theo các dự đoán tương ứng trên một lưới 4x4.

# A utility function to decode the output of the network. def decode_batch_predictions(pred): input_len = np.ones(pred.shape[0]) * pred.shape[1] # Use greedy search. For complex tasks, you can use beam search. results = keras.backend.ctc_decode(pred, input_length=input_len, greedy=True)[0][0][ :, :max_len ] # Iterate over the results and get back the text. output_text = [] for res in results: res = tf.gather(res, tf.where(tf.math.not_equal(res, 99))) res = tf.strings.reduce_join(num_to_char(res)).numpy().decode("utf-8") output_text.append(res) return output_text # Let's check results on some test samples. for batch in test_ds.take(1): batch_images = batch["image"] _, ax = plt.subplots(4, 4, figsize=(15, 8)) preds = prediction_model.predict(batch_images) pred_texts = decode_batch_predictions(preds) for i in range(16): img = batch_images[i] img = tf.image.flip_left_right(img) img = tf.transpose(img, perm=[1, 0, 2]) img = (img * 255.0).numpy().clip(0, 255).astype(np.uint8) img = img[:, :, 0] title = f"Prediction: {pred_texts[i]}" ax[i // 4, i % 4].imshow(img, cmap="gray") ax[i // 4, i % 4].set_title(title) ax[i // 4, i % 4].axis("off") plt.show()
avatar
Trần Đức Trí
Shared 1 prompt
Created 7 months ago

Leave a Comment

Related Tag Prompts

208
2
271
2
230
4
Midjourney (Generic)
1 year ago 2023-02-07 17:18:23 AIPRM
135
2
Midjourney Presets
1 year ago 2023-01-30 06:25:01 realzug
166
2
0
0
PyTorch use cases.
1 year ago 2023-03-17 09:46:29 Anekket
0
0
MLDL
1 year ago 2023-03-17 10:12:24 Anekket
0
0
Book Benefits.
1 year ago 2023-03-26 14:07:43 Hussein Abdinoor
0
0
AI
1 year ago 2023-04-04 00:50:26 Elon Musk