Da bismo modificirali kod za prikaz slika promijenjene veličine u obliku mreže, možemo koristiti biblioteku matplotlib u Pythonu. Matplotlib je široko korišćena biblioteka za crtanje koja pruža niz funkcija za kreiranje vizualizacija.
Prvo, moramo uvesti potrebne biblioteke. Pored TensorFlow-a, mi ćemo uvesti modul matplotlib.pyplot kao plt:
python import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt
Zatim moramo izmijeniti kod kako bismo promijenili veličinu slika. Pod pretpostavkom da imamo listu slika pohranjenih u varijabli zvanoj `images`, možemo koristiti TensorFlow-ovu funkciju `tf.image.resize()` da promijenimo veličinu svake slike u željeni oblik. Na primjer, ako želimo promijeniti veličinu slike 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 kreirati raspored mreže da ih prikažemo. Koristit ćemo funkciju `plt.subplots()` da kreiramo mrežu podcrta, gdje svaki podgraf predstavlja sliku. Možemo odrediti broj redova i stupaca u mreži, kao i veličinu svakog podgrafa:
python num_rows = 4 num_cols = 4 fig, axes = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=(10, 10))
Zatim možemo iterirati slike promijenjene veličine i nacrtati 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 koristiti funkciju `plt.show()` za prikaz mreže slika:
python plt.show()
Stavljajući sve zajedno, modificirani kod za prikaz slika promijenjene veličine u obliku 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 izmijeniti kod da prikaže slike promijenjene veličine u obliku mreže koristeći matplotlib biblioteku u Pythonu.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi 3D revolucionarna neuronska mreža sa konkurencijom za otkrivanje raka pluća Kaggle:
- Koji su neki potencijalni izazovi i pristupi poboljšanju performansi 3D konvolucione neuronske mreže za otkrivanje raka pluća u Kaggle takmičenju?
- Kako se može izračunati broj karakteristika u 3D konvolucionoj neuronskoj mreži, s obzirom na dimenzije konvolucionih zakrpa i broj kanala?
- Koja je svrha dopuna u konvolucijskim neuronskim mrežama i koje su opcije za punjenje u TensorFlowu?
- Kako se 3D konvoluciona neuronska mreža razlikuje od 2D mreže u smislu dimenzija i koraka?
- Koji su koraci uključeni u pokretanje 3D konvolucione neuronske mreže za Kaggle takmičenje u otkrivanju raka pluća koristeći TensorFlow?
- Koja je svrha pohranjivanja slikovnih podataka u numpy datoteku?
- Kako se prati napredak predobrade?
- Koji je preporučeni pristup za prethodnu obradu većih skupova podataka?
- Koja je svrha pretvaranja naljepnica u format one-hot?
- Koji su parametri funkcije "process_data" i koje su njihove zadane vrijednosti?