Ak chcete upraviť kód tak, aby zobrazoval obrázky so zmenenou veľkosťou vo formáte mriežky, môžeme použiť knižnicu matplotlib v Pythone. Matplotlib je široko používaná knižnica vykresľovania, ktorá poskytuje množstvo funkcií na vytváranie vizualizácií.
Najprv musíme importovať potrebné knižnice. Okrem TensorFlow importujeme modul matplotlib.pyplot ako plt:
python import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt
Ďalej musíme upraviť kód, aby sme zmenili veľkosť obrázkov. Za predpokladu, že máme zoznam obrázkov uložených v premennej s názvom `images`, môžeme použiť funkciu `tf.image.resize()` TensorFlow na zmenu veľkosti každého obrázku do požadovaného tvaru. Napríklad, ak chceme zmeniť veľkosť obrázkov na tvar (64, 64), môžeme urobiť nasledovné:
python resized_images = [tf.image.resize(image, (64, 64)) for image in images]
Teraz, keď máme obrázky so zmenenou veľkosťou, môžeme vytvoriť rozloženie mriežky na ich zobrazenie. Použijeme funkciu `plt.subplots()` na vytvorenie mriežky čiastkových grafov, kde každý čiastkový graf predstavuje obrázok. Môžeme určiť počet riadkov a stĺpcov v mriežke, ako aj veľkosť každého podkresu:
python num_rows = 4 num_cols = 4 fig, axes = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=(10, 10))
Ďalej môžeme opakovať obrázky so zmenenou veľkosťou a vykresliť každý obrázok na podkres. Na zobrazenie obrázku môžeme použiť funkciu `imshow()` z objektu `Axes`:
python for i, ax in enumerate(axes.flat): ax.imshow(resized_images[i]) ax.axis('off')
Nakoniec môžeme použiť funkciu `plt.show()` na zobrazenie mriežky obrázkov:
python plt.show()
Keď to všetko zhrnieme, upravený kód na zobrazenie obrázkov so zmenenou veľkosťou vo formáte mriežky by vyzeral takto:
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()
Podľa týchto krokov môžete upraviť kód tak, aby zobrazoval obrázky so zmenenou veľkosťou vo formáte mriežky pomocou knižnice matplotlib v Pythone.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa 3D konvolučná neurónová sieť s konkurenciou v detekcii rakoviny pľúc Kaggle:
- Aké sú niektoré potenciálne výzvy a prístupy na zlepšenie výkonu 3D konvolučnej neurónovej siete na detekciu rakoviny pľúc v súťaži Kaggle?
- Ako možno vypočítať počet prvkov v 3D konvolučnej neurónovej sieti, berúc do úvahy rozmery konvolučných polí a počet kanálov?
- Aký je účel výplne v konvolučných neurónových sieťach a aké sú možnosti výplne v TensorFlow?
- Ako sa 3D konvolučná neurónová sieť líši od 2D siete z hľadiska rozmerov a krokov?
- Aké kroky zahŕňa prevádzka 3D konvolučnej neurónovej siete pre súťaž Kaggle na detekciu rakoviny pľúc pomocou TensorFlow?
- Aký je účel ukladania obrazových údajov do numpy súboru?
- Ako sa sleduje priebeh predspracovania?
- Aký je odporúčaný prístup na predbežné spracovanie väčších množín údajov?
- Aký je účel konverzie štítkov do jedného horúceho formátu?
- Aké sú parametre funkcie „process_data“ a aké sú ich predvolené hodnoty?