Upang baguhin ang code upang ipakita ang mga binagong larawan sa isang grid na format, maaari nating gamitin ang matplotlib library sa Python. Ang Matplotlib ay isang malawakang ginagamit na plotting library na nagbibigay ng iba't ibang mga function para sa paglikha ng mga visualization.
Una, kailangan nating mag-import ng mga kinakailangang aklatan. Bilang karagdagan sa TensorFlow, ii-import namin ang matplotlib.pyplot module bilang plt:
python import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt
Susunod, kailangan nating baguhin ang code upang baguhin ang laki ng mga imahe. Ipagpalagay na mayroon kaming isang listahan ng mga imahe na naka-imbak sa isang variable na tinatawag na `mga imahe`, maaari naming gamitin ang function na `tf.image.resize()` ng TensorFlow upang baguhin ang laki ng bawat imahe sa isang nais na hugis. Halimbawa, kung gusto nating baguhin ang laki ng mga imahe sa hugis na (64, 64), magagawa natin ang sumusunod:
python resized_images = [tf.image.resize(image, (64, 64)) for image in images]
Ngayong mayroon na tayong mga na-resize na larawan, maaari tayong lumikha ng layout ng grid upang ipakita ang mga ito. Gagamitin namin ang function na `plt.subplots()` para gumawa ng grid ng mga subplot, kung saan ang bawat subplot ay kumakatawan sa isang imahe. Maaari naming tukuyin ang bilang ng mga row at column sa grid, pati na rin ang laki ng bawat subplot:
python num_rows = 4 num_cols = 4 fig, axes = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=(10, 10))
Susunod, maaari nating ulitin ang mga binagong larawan at i-plot ang bawat larawan sa isang subplot. Maaari naming gamitin ang function na `imshow()` mula sa object na `Axes` upang ipakita ang imahe:
python for i, ax in enumerate(axes.flat): ax.imshow(resized_images[i]) ax.axis('off')
Sa wakas, magagamit natin ang function na `plt.show()` upang ipakita ang grid ng mga larawan:
python plt.show()
Kapag pinagsama-sama ang lahat, ang binagong code upang ipakita ang mga binagong larawan sa isang grid na format ay magiging ganito:
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()
Sa pamamagitan ng pagsunod sa mga hakbang na ito, maaari mong baguhin ang code upang ipakita ang mga binagong larawan sa isang grid format gamit ang matplotlib library sa Python.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa 3D convolutional neural network na may Kaggle cancer sa pagtuklas ng cancer sa baga:
- Ano ang ilang potensyal na hamon at diskarte sa pagpapabuti ng pagganap ng isang 3D convolutional neural network para sa pagtuklas ng kanser sa baga sa kompetisyon ng Kaggle?
- Paano makalkula ang bilang ng mga feature sa isang 3D convolutional neural network, kung isasaalang-alang ang mga sukat ng convolutional patch at ang bilang ng mga channel?
- Ano ang layunin ng padding sa convolutional neural network, at ano ang mga opsyon para sa padding sa TensorFlow?
- Paano naiiba ang isang 3D convolutional neural network sa isang 2D network sa mga tuntunin ng mga sukat at hakbang?
- Ano ang mga hakbang na kasangkot sa pagpapatakbo ng 3D convolutional neural network para sa Kaggle lung cancer detection competition gamit ang TensorFlow?
- Ano ang layunin ng pag-save ng data ng imahe sa isang numpy file?
- Paano sinusubaybayan ang progreso ng preprocessing?
- Ano ang inirerekomendang diskarte para sa paunang pagproseso ng mas malalaking dataset?
- Ano ang layunin ng pag-convert ng mga label sa isang one-hot na format?
- Ano ang mga parameter ng function na "process_data" at ano ang kanilang mga default na halaga?
Higit pang mga tanong at sagot:
- Patlang: Artipisyal na Talino
- programa: EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow (pumunta sa programa ng sertipikasyon)
- Aralin: 3D convolutional neural network na may Kaggle cancer sa pagtuklas ng cancer sa baga (pumunta sa kaugnay na aralin)
- Paksa: Pagtingin (pumunta sa kaugnay na paksa)
- Pagsusuri sa pagsusulit