Om die kode te wysig om die beelde wat verander het in 'n roosterformaat te vertoon, kan ons die matplotlib-biblioteek in Python gebruik. Matplotlib is 'n wyd gebruikte plotbiblioteek wat 'n verskeidenheid funksies bied om visualisasies te skep.
Eerstens moet ons die nodige biblioteke invoer. Benewens TensorFlow, sal ons die matplotlib.pyplot-module as plt invoer:
python import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt
Vervolgens moet ons die kode verander om die grootte van die beelde te verander. As ons aanvaar dat ons 'n lys beelde het wat in 'n veranderlike genaamd `images` gestoor is, kan ons TensorFlow se `tf.image.resize()`-funksie gebruik om die grootte van elke prent na 'n gewenste vorm te verander. Byvoorbeeld, as ons die grootte van die beelde wil verander na 'n vorm van (64, 64), kan ons die volgende doen:
python resized_images = [tf.image.resize(image, (64, 64)) for image in images]
Noudat ons die grootte beelde het, kan ons 'n roosteruitleg skep om dit te vertoon. Ons sal die `plt.subplots()`-funksie gebruik om 'n rooster van subplots te skep, waar elke subplot 'n beeld verteenwoordig. Ons kan die aantal rye en kolomme in die rooster spesifiseer, sowel as die grootte van elke subplot:
python num_rows = 4 num_cols = 4 fig, axes = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=(10, 10))
Vervolgens kan ons die beelde wat die grootte verander het herhaal en elke beeld op 'n subplot plot. Ons kan die `imshow()`-funksie van die `Axes`-voorwerp gebruik om die beeld te vertoon:
python for i, ax in enumerate(axes.flat): ax.imshow(resized_images[i]) ax.axis('off')
Ten slotte kan ons die `plt.show()`-funksie gebruik om die rooster van beelde te vertoon:
python plt.show()
Om dit alles saam te voeg, sal die gewysigde kode om die grootte beelde in 'n roosterformaat te vertoon soos volg lyk:
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()
Deur hierdie stappe te volg, kan jy die kode wysig om die beelde wat verander het in 'n roosterformaat te vertoon deur die matplotlib-biblioteek in Python te gebruik.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v 3D-konvolusionele neurale netwerk met Kaggle-kompetisie vir die opsporing van longkanker:
- Wat is 'n paar potensiële uitdagings en benaderings om die werkverrigting van 'n 3D-konvolusionele neurale netwerk vir longkanker-opsporing in die Kaggle-kompetisie te verbeter?
- Hoe kan die aantal kenmerke in 'n 3D-konvolusionele neurale netwerk bereken word, met inagneming van die afmetings van die konvolusionele kolle en die aantal kanale?
- Wat is die doel van opvulling in konvolusionele neurale netwerke, en wat is die opsies vir opvulling in TensorFlow?
- Hoe verskil 'n 3D-konvolusionele neurale netwerk van 'n 2D-netwerk in terme van afmetings en skrede?
- Wat is die stappe betrokke by die bestuur van 'n 3D-konvolusionele neurale netwerk vir die Kaggle-longkanker-opsporingskompetisie met behulp van TensorFlow?
- Wat is die doel daarvan om die beelddata in 'n numpy-lêer te stoor?
- Hoe word die vordering van die voorverwerking nagespoor?
- Wat is die aanbevole benadering vir die voorafverwerking van groter datastelle?
- Wat is die doel daarvan om die etikette na 'n eenwarm-formaat om te skakel?
- Wat is die parameters van die "proces_data"-funksie en wat is hul verstekwaardes?
Meer vrae en antwoorde:
- gebied: Kunsmatige Intelligensie
- program: EITC/AI/DLTF Deep Learning met TensorFlow (gaan na die sertifiseringsprogram)
- les: 3D-konvolusionele neurale netwerk met Kaggle-kompetisie vir die opsporing van longkanker (gaan na verwante les)
- Onderwerp: Visualisering (gaan na verwante onderwerp)
- Eksamen hersiening