Koodi muutmiseks, et kuvada muudetud suurusega kujutised ruudustiku vormingus, saame kasutada Pythoni teeki matplotlib. Matplotlib on laialdaselt kasutatav graafikuteek, mis pakub visualisatsioonide loomiseks mitmesuguseid funktsioone.
Esiteks peame importima vajalikud teegid. Lisaks TensorFlow-le impordime mooduli matplotlib.pyplot kui plt:
python import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt
Järgmisena peame piltide suuruse muutmiseks koodi muutma. Eeldades, et meil on piltide loend, mis on salvestatud muutujasse nimega "images", saame kasutada TensorFlow funktsiooni "tf.image.resize()", et muuta iga pildi suurust soovitud kujundiks. Näiteks kui tahame piltide suurust muuta kujundiks (64, 64), saame teha järgmist.
python resized_images = [tf.image.resize(image, (64, 64)) for image in images]
Nüüd, kui piltide suurus on muudetud, saame nende kuvamiseks luua ruudustikupaigutuse. Kasutame funktsiooni "plt.subplots()", et luua alamgraafikute ruudustik, kus iga alamgraafik esindab pilti. Saame määrata ruudustiku ridade ja veergude arvu ning iga alamgraafiku suuruse:
python num_rows = 4 num_cols = 4 fig, axes = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=(10, 10))
Järgmisena saame muudetud suurusega pilte korrata ja joonistada iga pildi alamgraafikule. Pildi kuvamiseks saame kasutada objekti 'Axes' funktsiooni 'imshow()':
python for i, ax in enumerate(axes.flat): ax.imshow(resized_images[i]) ax.axis('off')
Lõpuks saame piltide ruudustiku kuvamiseks kasutada funktsiooni "plt.show()".
python plt.show()
Kui kõik kokku panna, näeks muudetud kood muudetud suurusega piltide ruudustikuvormingus kuvamiseks välja järgmine:
python import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt # Assuming we have a list of images stored in the variable `images` resized_images = [tf.image.resize(image, (64, 64)) for image in images] # Create a grid layout for the images num_rows = 4 num_cols = 4 fig, axes = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=(10, 10)) # Plot each resized image on a subplot for i, ax in enumerate(axes.flat): ax.imshow(resized_images[i]) ax.axis('off') # Display the grid of images plt.show()
Järgides neid samme, saate muuta koodi, et kuvada muudetud suurusega kujutised ruudustiku vormingus, kasutades Pythoni matplotlib teeki.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta 3D-konvolutsiooniline närvivõrk koos Kaggle kopsuvähi tuvastamise võistlusega:
- Millised on mõned potentsiaalsed väljakutsed ja lähenemisviisid kopsuvähi avastamiseks mõeldud 3D-konvolutsioonilise närvivõrgu jõudluse parandamiseks Kaggle'i võistlusel?
- Kuidas saab arvutada 3D-konvolutsioonilise närvivõrgu tunnuste arvu, arvestades konvolutsioonilaikude mõõtmeid ja kanalite arvu?
- Mis on polsterduse eesmärk konvolutsioonilistes närvivõrkudes ja millised on täitmise võimalused TensorFlow's?
- Mille poolest erineb 3D-konvolutsiooniline närvivõrk 2D-võrgust mõõtmete ja sammude poolest?
- Milliseid samme hõlmab 3D-konvolutsioonilise närvivõrgu käitamine Kaggle'i kopsuvähi tuvastamise võistlusel TensorFlow abil?
- Mis on pildiandmete numpy faili salvestamise eesmärk?
- Kuidas eeltöötluse edenemist jälgitakse?
- Milline on soovitatav lähenemisviis suuremate andmekogumite eeltöötluseks?
- Mis eesmärk on siltide teisendamiseks one-hot-vormingusse?
- Millised on funktsiooni "process_data" parameetrid ja millised on nende vaikeväärtused?