Chcete-li upravit kód tak, aby zobrazoval obrázky se změněnou velikostí ve formátu mřížky, můžeme použít knihovnu matplotlib v Pythonu. Matplotlib je široce používaná knihovna pro vykreslování, která poskytuje řadu funkcí pro vytváření vizualizací.
Nejprve musíme naimportovat potřebné knihovny. Kromě TensorFlow importujeme modul matplotlib.pyplot jako plt:
python import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt
Dále musíme upravit kód, aby se změnila velikost obrázků. Za předpokladu, že máme seznam obrázků uložených v proměnné nazvané `images`, můžeme použít funkci `tf.image.resize()` TensorFlow ke změně velikosti každého obrázku do požadovaného tvaru. Pokud například chceme změnit velikost obrázků na tvar (64, 64), můžeme provést následující:
python resized_images = [tf.image.resize(image, (64, 64)) for image in images]
Nyní, když máme obrázky se změněnou velikostí, můžeme vytvořit rozložení mřížky pro jejich zobrazení. Použijeme funkci `plt.subplots()` k vytvoření mřížky dílčích grafů, kde každý dílčí graf představuje obrázek. Můžeme zadat počet řádků a sloupců v mřížce a také velikost každého dílčího grafu:
python num_rows = 4 num_cols = 4 fig, axes = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=(10, 10))
Dále můžeme iterovat obrázky se změněnou velikostí a vykreslit každý obrázek na dílčí graf. K zobrazení obrázku můžeme použít funkci `imshow()` z objektu `Axes`:
python for i, ax in enumerate(axes.flat): ax.imshow(resized_images[i]) ax.axis('off')
Nakonec můžeme použít funkci `plt.show()` k zobrazení mřížky obrázků:
python plt.show()
Když to dáme dohromady, upravený kód pro zobrazení obrázků se změněnou velikostí ve formátu mřížky by vypadal 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()
Pomocí těchto kroků můžete upravit kód tak, aby zobrazoval obrázky se změněnou velikostí ve formátu mřížky pomocí knihovny matplotlib v Pythonu.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se 3D konvoluční neurální síť s konkurencí v detekci rakoviny plic Kaggle:
- Jaké jsou některé potenciální výzvy a přístupy ke zlepšení výkonu 3D konvoluční neuronové sítě pro detekci rakoviny plic v soutěži Kaggle?
- Jak lze vypočítat počet prvků ve 3D konvoluční neuronové síti s ohledem na rozměry konvolučních polí a počet kanálů?
- Jaký je účel výplně v konvolučních neuronových sítích a jaké jsou možnosti výplně v TensorFlow?
- Jak se liší 3D konvoluční neuronová síť od 2D sítě z hlediska rozměrů a kroků?
- Jaké kroky obnáší provozování 3D konvoluční neuronové sítě pro soutěž Kaggle v detekci rakoviny plic pomocí TensorFlow?
- Jaký je účel ukládání obrazových dat do numpy souboru?
- Jak je sledován průběh předzpracování?
- Jaký je doporučený přístup pro předzpracování větších datových sad?
- Jaký je účel převodu štítků do jednorázového formátu?
- Jaké jsou parametry funkce „process_data“ a jaké jsou jejich výchozí hodnoty?