Per modificar el codi per mostrar les imatges redimensionades en un format de quadrícula, podem fer ús de la biblioteca matplotlib de Python. Matplotlib és una biblioteca de traçat àmpliament utilitzada que proporciona una varietat de funcions per crear visualitzacions.
En primer lloc, hem d'importar les biblioteques necessàries. A més de TensorFlow, importarem el mòdul matplotlib.pyplot com a plt:
python import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt
A continuació, hem de modificar el codi per canviar la mida de les imatges. Suposant que tenim una llista d'imatges emmagatzemades en una variable anomenada `imatges`, podem utilitzar la funció `tf.image.resize()` de TensorFlow per canviar la mida de cada imatge a la forma desitjada. Per exemple, si volem canviar la mida de les imatges a una forma de (64, 64), podem fer el següent:
python resized_images = [tf.image.resize(image, (64, 64)) for image in images]
Ara que tenim les imatges redimensionades, podem crear un disseny de quadrícula per mostrar-les. Utilitzarem la funció `plt.subplots()` per crear una graella de subtrama, on cada subtrama representa una imatge. Podem especificar el nombre de files i columnes de la graella, així com la mida de cada subtrama:
python num_rows = 4 num_cols = 4 fig, axes = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=(10, 10))
A continuació, podem iterar sobre les imatges redimensionades i traçar cada imatge en una subtrama. Podem utilitzar la funció `imshow()` de l'objecte `Axes' per mostrar la imatge:
python for i, ax in enumerate(axes.flat): ax.imshow(resized_images[i]) ax.axis('off')
Finalment, podem utilitzar la funció `plt.show()` per mostrar la graella d'imatges:
python plt.show()
Ajuntant-ho tot, el codi modificat per mostrar les imatges redimensionades en un format de quadrícula seria així:
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()
Seguint aquests passos, podeu modificar el codi per mostrar les imatges redimensionades en un format de quadrícula mitjançant la biblioteca matplotlib de Python.
Altres preguntes i respostes recents sobre Xarxa neuronal convolucional 3D amb competició de detecció de càncer de pulmó Kaggle:
- Quins són alguns dels possibles reptes i enfocaments per millorar el rendiment d'una xarxa neuronal convolucional 3D per a la detecció de càncer de pulmó a la competició Kaggle?
- Com es pot calcular el nombre de característiques en una xarxa neuronal convolucional 3D, tenint en compte les dimensions dels pegats convolucionals i el nombre de canals?
- Quin és l'objectiu del farciment a les xarxes neuronals convolucionals i quines són les opcions de farciment a TensorFlow?
- En què difereix una xarxa neuronal convolucional 3D d'una xarxa 2D pel que fa a dimensions i passos?
- Quins són els passos implicats per executar una xarxa neuronal convolucional 3D per a la competició de detecció de càncer de pulmó Kaggle mitjançant TensorFlow?
- Quin és el propòsit de desar les dades de la imatge en un fitxer numpy?
- Com es fa un seguiment del progrés del preprocessament?
- Quin és l'enfocament recomanat per preprocessar conjunts de dades més grans?
- Quin és l'objectiu de convertir les etiquetes a un format d'un sol calent?
- Quins són els paràmetres de la funció "process_data" i quins són els seus valors per defecte?
Més preguntes i respostes:
- Camp: Intel·ligència Artificial
- programa: EITC/AI/DLTF Deep Learning amb TensorFlow (anar al programa de certificació)
- Lliçó: Xarxa neuronal convolucional 3D amb competició de detecció de càncer de pulmó Kaggle (anar a la lliçó relacionada)
- Tema: Visualitzant (anar al tema relacionat)
- Revisió de l'examen