Norėdami modifikuoti kodą, kad pakeisto dydžio vaizdai būtų rodomi tinklelio formatu, galime naudoti Python biblioteką matplotlib. „Matplotlib“ yra plačiai naudojama braižymo biblioteka, teikianti įvairias vizualizacijų kūrimo funkcijas.
Pirmiausia turime importuoti reikiamas bibliotekas. Be TensorFlow, mes importuosime matplotlib.pyplot modulį kaip plt:
python import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt
Tada turime pakeisti kodą, kad pakeistume vaizdų dydį. Darant prielaidą, kad turime vaizdų, saugomų kintamajame, vadinamame „images“, sąrašą, galime naudoti TensorFlow funkciją „tf.image.resize()“, kad pakeistume kiekvieno vaizdo dydį į norimą formą. Pavyzdžiui, jei norime pakeisti vaizdų dydį į formą (64, 64), galime atlikti šiuos veiksmus:
python resized_images = [tf.image.resize(image, (64, 64)) for image in images]
Dabar, kai turime pakeistų vaizdų dydį, galime sukurti tinklelio išdėstymą, kad jie būtų rodomi. Naudosime funkciją „plt.subplots()“, kad sukurtume antrinių brėžinių tinklelį, kur kiekvienas subplots reiškia vaizdą. Galime nurodyti eilučių ir stulpelių skaičių tinklelyje, taip pat kiekvieno poskyrio dydį:
python num_rows = 4 num_cols = 4 fig, axes = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=(10, 10))
Tada galime kartoti pakeistus vaizdus ir kiekvieną vaizdą pavaizduoti antriniame siužete. Vaizdui rodyti galime naudoti objekto „Axes“ funkciją „imshow()“:
python for i, ax in enumerate(axes.flat): ax.imshow(resized_images[i]) ax.axis('off')
Galiausiai galime naudoti funkciją „plt.show()“, kad būtų rodomas vaizdų tinklelis:
python plt.show()
Sudėjus viską, modifikuotas kodas, kad būtų rodomi pakeisto dydžio vaizdai tinklelio formatu, atrodytų taip:
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()
Atlikdami šiuos veiksmus, galite modifikuoti kodą, kad pakeisto dydžio vaizdai būtų rodomi tinklelio formatu, naudodami Python biblioteką matplotlib.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie 3D konvoliucinis neuroninis tinklas su Kaggle plaučių vėžio nustatymo konkurencija:
- Kokie yra galimi iššūkiai ir būdai, kaip pagerinti 3D konvoliucinio neuroninio tinklo veikimą plaučių vėžio aptikimui Kaggle varžybose?
- Kaip galima apskaičiuoti savybių skaičių 3D konvoliuciniame neuroniniame tinkle, atsižvelgiant į konvoliucinių pleistrų matmenis ir kanalų skaičių?
- Koks yra užpildymo tikslas konvoliuciniuose neuroniniuose tinkluose ir kokios yra „TensorFlow“ užpildymo galimybės?
- Kuo 3D konvoliucinis neuroninis tinklas skiriasi nuo 2D tinklo matmenimis ir žingsniais?
- Kokie yra 3D konvoliucinio neuroninio tinklo, skirto Kaggle plaučių vėžio aptikimo varžyboms, naudojant TensorFlow, paleidimo žingsniai?
- Koks yra vaizdo duomenų įrašymo į numpy failą tikslas?
- Kaip sekama išankstinio apdorojimo eiga?
- Koks yra rekomenduojamas didesnių duomenų rinkinių išankstinio apdorojimo metodas?
- Koks yra etikečių konvertavimo į „one-hot“ formatą tikslas?
- Kokie yra funkcijos "process_data" parametrai ir kokios jų numatytosios reikšmės?