Za izmjenu koda za prikaz slika promijenjene veličine u formatu mreže, možemo koristiti biblioteku matplotlib u Pythonu. Matplotlib je široko korištena biblioteka za crtanje koja pruža niz funkcija za stvaranje vizualizacija.
Prvo moramo uvesti potrebne biblioteke. Uz TensorFlow, uvest ćemo modul matplotlib.pyplot kao plt:
python import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt
Zatim moramo modificirati kod da promijenimo veličinu slika. Pod pretpostavkom da imamo popis slika pohranjenih u varijabli pod nazivom `images`, možemo upotrijebiti TensorFlowovu funkciju `tf.image.resize()` za promjenu veličine svake slike u željeni oblik. Na primjer, ako želimo promijeniti veličinu slika u oblik (64, 64), možemo učiniti sljedeće:
python resized_images = [tf.image.resize(image, (64, 64)) for image in images]
Sada kada imamo slike promijenjene veličine, možemo stvoriti rešetkasti izgled za njihov prikaz. Koristit ćemo funkciju `plt.subplots()` za stvaranje mreže podplota, gdje svaka podplota predstavlja sliku. Možemo odrediti broj redaka i stupaca u rešetki, kao i veličinu svakog podplota:
python num_rows = 4 num_cols = 4 fig, axes = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=(10, 10))
Zatim možemo iterirati po slikama promijenjene veličine i iscrtati svaku sliku na podcrtu. Možemo koristiti funkciju `imshow()` iz objekta `Axes` za prikaz slike:
python for i, ax in enumerate(axes.flat): ax.imshow(resized_images[i]) ax.axis('off')
Konačno, možemo upotrijebiti funkciju `plt.show()` za prikaz mreže slika:
python plt.show()
Kad sve to stavimo zajedno, modificirani kod za prikaz slika promijenjene veličine u formatu mreže izgledao bi ovako:
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()
Prateći ove korake, možete modificirati kod za prikaz slika promijenjene veličine u formatu mreže pomoću biblioteke matplotlib u Pythonu.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi 3D revolucionarna neuronska mreža s konkurencijom za otkrivanje raka pluća Kaggle:
- Koji su potencijalni izazovi i pristupi poboljšanju performansi 3D konvolucijske neuronske mreže za otkrivanje raka pluća u natjecanju Kaggle?
- Kako se može izračunati broj značajki u 3D konvolucijskoj neuronskoj mreži, uzimajući u obzir dimenzije konvolucijskih mrlja i broj kanala?
- Koja je svrha popunjavanja u konvolucijskim neuronskim mrežama i koje su opcije za popunjavanje u TensorFlowu?
- Kako se 3D konvolucijska neuronska mreža razlikuje od 2D mreže u smislu dimenzija i koraka?
- Koji su koraci uključeni u pokretanje 3D konvolucijske neuronske mreže za Kaggle natjecanje u otkrivanju raka pluća pomoću TensorFlowa?
- Koja je svrha spremanja slikovnih podataka u numpy datoteku?
- Kako se prati napredak predobrade?
- Koji je preporučeni pristup za pretprocesiranje većih skupova podataka?
- Koja je svrha pretvaranja naljepnica u jednokratni format?
- Koji su parametri funkcije "process_data" i koje su njihove zadane vrijednosti?