Каб змяніць код для адлюстравання малюнкаў змененага памеру ў фармаце сеткі, мы можам скарыстацца бібліятэкай matplotlib у Python. Matplotlib - гэта шырока распаўсюджаная бібліятэка пабудовы графікаў, якая забяспечвае мноства функцый для стварэння візуалізацый.
Спачатку нам трэба імпартаваць неабходныя бібліятэкі. У дадатак да TensorFlow мы імпартуем модуль matplotlib.pyplot як plt:
python import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt
Далей нам трэба змяніць код, каб змяніць памер малюнкаў. Мяркуючы, што ў нас ёсць спіс малюнкаў, які захоўваецца ў зменнай пад назвай "images", мы можам выкарыстоўваць функцыю TensorFlow "tf.image.resize()", каб змяніць памер кожнай выявы да жаданай формы. Напрыклад, калі мы хочам змяніць памер выявы да формы (64, 64), мы можам зрабіць наступнае:
python resized_images = [tf.image.resize(image, (64, 64)) for image in images]
Цяпер, калі ў нас ёсць выявы змененага памеру, мы можам стварыць макет сеткі для іх адлюстравання. Мы будзем выкарыстоўваць функцыю `plt.subplots()`, каб стварыць сетку з участкаў, дзе кожны ўчастак уяўляе выяву. Мы можам задаць колькасць радкоў і слупкоў у сетцы, а таксама памер кожнага падчастка:
python num_rows = 4 num_cols = 4 fig, axes = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=(10, 10))
Далей мы можам перабіраць выявы змененага памеру і наносіць кожны малюнак на падсюжэт. Мы можам выкарыстоўваць функцыю `imshow()` з аб'екта `Axes` для адлюстравання выявы:
python for i, ax in enumerate(axes.flat): ax.imshow(resized_images[i]) ax.axis('off')
Нарэшце, мы можам выкарыстоўваць функцыю `plt.show()` для адлюстравання сеткі малюнкаў:
python plt.show()
Збіраючы ўсё гэта разам, зменены код для адлюстравання змененых памераў малюнкаў у фармаце сеткі будзе выглядаць так:
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()
Выканаўшы гэтыя крокі, вы можаце змяніць код для адлюстравання змененых памераў малюнкаў у фармаце сеткі з дапамогай бібліятэкі matplotlib у Python.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна 3D звілінная нейронавая сетка з канкурэнтам па выяўленні рака лёгкіх Kaggle:
- Якія патэнцыйныя праблемы і падыходы да паляпшэння прадукцыйнасці трохмернай сверточной нейронавай сеткі для выяўлення рака лёгкіх у конкурсе Kaggle?
- Як можна вылічыць колькасць функцый у трохмернай сверточной нейронавай сетцы з улікам памераў згортачных участкаў і колькасці каналаў?
- Якая мэта запаўнення ў сверточных нейронавых сетках і якія варыянты запаўнення ёсць у TensorFlow?
- Чым 3D-згорткавая нейронавая сетка адрозніваецца ад 2D-сеткі з пункту гледжання памераў і крокаў?
- Якія этапы выканання трохмернай сверточной нейронавай сеткі для спаборніцтваў Kaggle па выяўленні рака лёгкіх з выкарыстаннем TensorFlow?
- Якая мэта захавання дадзеных выявы ў файл Numpy?
- Як адсочваецца ход папярэдняй апрацоўкі?
- Які рэкамендаваны падыход для папярэдняй апрацоўкі вялікіх набораў даных?
- Якая мэта пераўтварэння этыкетак у адзіны фармат?
- Якія параметры функцыі "process_data" і якія іх значэнні па змаўчанні?