Por modifi la kodon por montri la regrandigitajn bildojn en kradformato, ni povas uzi la bibliotekon matplotlib en Python. Matplotlib estas vaste uzata intriga biblioteko kiu disponigas diversajn funkciojn por krei bildigojn.
Unue, ni devas importi la necesajn bibliotekojn. Krom TensorFlow, ni importos la matplotlib.pyplot-modulon kiel plt:
python import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt
Poste, ni devas modifi la kodon por regrandigi la bildojn. Supozante, ke ni havas liston de bildoj konservitaj en variablo nomata `bildoj`, ni povas uzi la funkcion `tf.image.resize()` de TensorFlow por regrandigi ĉiun bildon al dezirata formo. Ekzemple, se ni volas regrandigi la bildojn al formo de (64, 64), ni povas fari la jenon:
python resized_images = [tf.image.resize(image, (64, 64)) for image in images]
Nun kiam ni havas la regrandigitajn bildojn, ni povas krei kradan aranĝon por montri ilin. Ni uzos la funkcion `plt.subplots()` por krei kradon de subintrigoj, kie ĉiu subintrigo reprezentas bildon. Ni povas specifi la nombron da vicoj kaj kolumnoj en la krado, same kiel la grandecon de ĉiu subintrigo:
python num_rows = 4 num_cols = 4 fig, axes = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=(10, 10))
Poste, ni povas ripetadi super la regrandigitajn bildojn kaj desegni ĉiun bildon sur subintrigo. Ni povas uzi la funkcion `imshow()` de la objekto `Axes' por montri la bildon:
python for i, ax in enumerate(axes.flat): ax.imshow(resized_images[i]) ax.axis('off')
Fine, ni povas uzi la funkcion `plt.show()` por montri la kradon de bildoj:
python plt.show()
Kunigante ĉion, la modifita kodo por montri la regrandigitajn bildojn en kradformato aspektus jene:
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()
Sekvante ĉi tiujn paŝojn, vi povas modifi la kodon por montri la regrandigitajn bildojn en kradformato uzante la matplotlib-bibliotekon en Python.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri 3D konflikta neŭrala reto kun Kaggle-pulma kancero-detekta konkurenco:
- Kio estas iuj eblaj defioj kaj aliroj por plibonigi la agadon de 3D konvolucia neŭrala reto por detekto de pulma kancero en la Kaggle-konkurado?
- Kiel oni povas kalkuli la nombron da funkcioj en 3D konvolucia neŭrala reto, konsiderante la dimensiojn de la konvoluciaj pecetoj kaj la nombron da kanaloj?
- Kio estas la celo de remburado en konvoluciaj neŭralaj retoj, kaj kiaj estas la ebloj por kompletigo en TensorFlow?
- Kiel 3D konvolucia neŭrala reto diferencas de 2D reto laŭ dimensioj kaj paŝoj?
- Kiuj estas la paŝoj implikitaj en funkciado de 3D konvolucia neŭrala reto por la Kaggle-pulma kancero-detekta konkurso uzante TensorFlow?
- Kio estas la celo konservi la bildajn datumojn al numpy dosiero?
- Kiel estas spurita la progreso de la antaŭprilaborado?
- Kio estas la rekomendita aliro por antaŭprilaborado de pli grandaj datumaroj?
- Kio estas la celo konverti la etikedojn al unu-varma formato?
- Kio estas la parametroj de la funkcio "process_data" kaj kiuj estas iliaj defaŭltaj valoroj?