კოდის შესაცვლელად, რათა გამოჩნდეს ზომის შეცვლა სურათების ქსელის ფორმატში, ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ matplotlib ბიბლიოთეკა Python-ში. Matplotlib არის ფართოდ გამოყენებული შეთქმულების ბიბლიოთეკა, რომელიც უზრუნველყოფს მრავალფეროვან ფუნქციას ვიზუალიზაციის შესაქმნელად.
პირველ რიგში, ჩვენ უნდა შემოვიტანოთ საჭირო ბიბლიოთეკები. TensorFlow-ის გარდა, ჩვენ შემოვიტანთ matplotlib.pyplot მოდულს, როგორც plt:
python import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt
შემდეგი, ჩვენ უნდა შევცვალოთ კოდი სურათების ზომის შესაცვლელად. თუ ვივარაუდებთ, რომ ჩვენ გვაქვს სურათების სია შენახული ცვლადში სახელწოდებით `images`, შეგვიძლია გამოვიყენოთ TensorFlow-ის `tf.image.resize()` ფუნქცია თითოეული სურათის ზომის სასურველ ფორმაზე გადასასვლელად. მაგალითად, თუ გვინდა სურათების ზომის შეცვლა (64, 64), შეგვიძლია გავაკეთოთ შემდეგი:
python resized_images = [tf.image.resize(image, (64, 64)) for image in images]
ახლა, როდესაც ჩვენ გვაქვს ზომების შეცვლა, ჩვენ შეგვიძლია შევქმნათ ბადის განლაგება მათი ჩვენებისთვის. ჩვენ გამოვიყენებთ `plt.subplots()` ფუნქციას ქვენაკვეთების ბადის შესაქმნელად, სადაც თითოეული ქვენახაზი წარმოადგენს სურათს. ჩვენ შეგვიძლია განვსაზღვროთ ბადეში მწკრივებისა და სვეტების რაოდენობა, ასევე თითოეული ქვენაკვეთის ზომა:
python num_rows = 4 num_cols = 4 fig, axes = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=(10, 10))
შემდეგი, ჩვენ შეგვიძლია გავიმეოროთ ზომის შეცვლა სურათებზე და გამოვსახოთ თითოეული სურათი ქვენაკვეთზე. ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ `imshow()` ფუნქცია `Axes` ობიექტიდან გამოსახულების საჩვენებლად:
python for i, ax in enumerate(axes.flat): ax.imshow(resized_images[i]) ax.axis('off')
და ბოლოს, ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ `plt.show()` ფუნქცია სურათების ბადის საჩვენებლად:
python plt.show()
ამ ყველაფრის ერთად შეკრებით, შეცვლილი კოდი, რომელიც ასახავს ზომის შეცვლილ სურათებს ქსელის ფორმატში, ასე გამოიყურება:
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()
ამ ნაბიჯების მიყოლებით, შეგიძლიათ შეცვალოთ კოდი, რათა გამოსახოთ ზომის შეცვლადი სურათები ბადის ფორმატში, Python-ში matplotlib ბიბლიოთეკის გამოყენებით.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები 3D კონვოლუციური ნერვული ქსელი Kaggle ფილტვის კიბოს გამოვლენის კონკურენტუნარიანობით:
- რა არის პოტენციური გამოწვევები და მიდგომები კაგლის კონკურსში ფილტვის კიბოს გამოვლენისთვის 3D კონვოლუციური ნერვული ქსელის მუშაობის გასაუმჯობესებლად?
- როგორ შეიძლება გამოვთვალოთ ფუნქციების რაოდენობა 3D კონვოლუციურ ნერვულ ქსელში, კონვოლუციური პაჩების ზომებისა და არხების რაოდენობის გათვალისწინებით?
- რა დანიშნულება აქვს კონვოლუციურ ნერვულ ქსელებში padding-ს და რა ვარიანტები არსებობს TensorFlow-ში?
- რით განსხვავდება 3D კონვოლუციური ნერვული ქსელი 2D ქსელისგან ზომებითა და ნაბიჯებით?
- რა ნაბიჯებს მოიცავს 3D კონვოლუციური ნერვული ქსელის გაშვება Kaggle ფილტვის კიბოს გამოვლენის კონკურსისთვის TensorFlow-ის გამოყენებით?
- რა არის სურათის მონაცემების შენახვა numpy ფაილში?
- როგორ კონტროლდება წინასწარი დამუშავების პროგრესი?
- რა არის რეკომენდებული მიდგომა უფრო დიდი მონაცემთა ნაკრების წინასწარი დამუშავებისთვის?
- რა მიზანი აქვს ეტიკეტების ერთ ცხელ ფორმატში გადაყვანას?
- რა არის "პროცესის_მონაცემების" ფუნქციის პარამეტრები და რა არის მათი ნაგულისხმევი მნიშვნელობები?
იხილეთ მეტი კითხვა და პასუხი 3D კონვოლუციურ ნერვულ ქსელში Kaggle ფილტვის კიბოს გამოვლენის კონკურსით