Για να τροποποιήσουμε τον κώδικα ώστε να εμφανιστούν οι εικόνες με αλλαγή μεγέθους σε μορφή πλέγματος, μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε τη βιβλιοθήκη matplotlib στην Python. Το Matplotlib είναι μια ευρέως χρησιμοποιούμενη βιβλιοθήκη σχεδίασης που παρέχει μια ποικιλία λειτουργιών για τη δημιουργία οπτικοποιήσεων.
Αρχικά, πρέπει να εισάγουμε τις απαραίτητες βιβλιοθήκες. Εκτός από το TensorFlow, θα εισαγάγουμε τη λειτουργική μονάδα matplotlib.pyplot ως plt:
python import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt
Στη συνέχεια, πρέπει να τροποποιήσουμε τον κώδικα για να αλλάξουμε το μέγεθος των εικόνων. Υποθέτοντας ότι έχουμε μια λίστα εικόνων αποθηκευμένη σε μια μεταβλητή που ονομάζεται «images», μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε τη συνάρτηση «tf.image.resize()» του TensorFlow για να αλλάξουμε το μέγεθος κάθε εικόνας στο επιθυμητό σχήμα. Για παράδειγμα, εάν θέλουμε να αλλάξουμε το μέγεθος των εικόνων σε σχήμα (64, 64), μπορούμε να κάνουμε τα εξής:
python resized_images = [tf.image.resize(image, (64, 64)) for image in images]
Τώρα που έχουμε τις εικόνες που έχουν αλλάξει μέγεθος, μπορούμε να δημιουργήσουμε μια διάταξη πλέγματος για να τις εμφανίσουμε. Θα χρησιμοποιήσουμε τη συνάρτηση `plt.subplots()` για να δημιουργήσουμε ένα πλέγμα υπογραφών, όπου κάθε υπογραφικό αντιπροσωπεύει μια εικόνα. Μπορούμε να καθορίσουμε τον αριθμό των γραμμών και στηλών στο πλέγμα, καθώς και το μέγεθος κάθε υπογραφήματος:
python num_rows = 4 num_cols = 4 fig, axes = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=(10, 10))
Στη συνέχεια, μπορούμε να επαναλάβουμε τις εικόνες με αλλαγή μεγέθους και να σχεδιάσουμε κάθε εικόνα σε ένα δευτερεύον οικόπεδο. Μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε τη συνάρτηση «imshow()» από το αντικείμενο «Άξονες» για να εμφανίσουμε την εικόνα:
python for i, ax in enumerate(axes.flat): ax.imshow(resized_images[i]) ax.axis('off')
Τέλος, μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε τη συνάρτηση `plt.show()` για να εμφανίσουμε το πλέγμα των εικόνων:
python plt.show()
Συνδυάζοντας τα όλα μαζί, ο τροποποιημένος κώδικας για την εμφάνιση των αλλαγμένων σε μέγεθος εικόνων σε μορφή πλέγματος θα μοιάζει με αυτό:
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()
Ακολουθώντας αυτά τα βήματα, μπορείτε να τροποποιήσετε τον κώδικα για να εμφανίσετε τις εικόνες με αλλαγή μεγέθους σε μορφή πλέγματος χρησιμοποιώντας τη βιβλιοθήκη matplotlib στην Python.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με Τρισδιάστατο συνελικτικό νευρικό δίκτυο με διαγωνισμό ανίχνευσης καρκίνου του πνεύμονα Kaggle:
- Ποιες είναι μερικές πιθανές προκλήσεις και προσεγγίσεις για τη βελτίωση της απόδοσης ενός τρισδιάστατου συνελικτικού νευρωνικού δικτύου για την ανίχνευση καρκίνου του πνεύμονα στον διαγωνισμό Kaggle;
- Πώς μπορεί να υπολογιστεί ο αριθμός των χαρακτηριστικών σε ένα τρισδιάστατο συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο, λαμβάνοντας υπόψη τις διαστάσεις των συνελικτικών ενημερώσεων κώδικα και τον αριθμό των καναλιών;
- Ποιος είναι ο σκοπός του padding σε συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα και ποιες είναι οι επιλογές για padding στο TensorFlow;
- Πώς διαφέρει ένα τρισδιάστατο συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο από ένα 3D δίκτυο όσον αφορά τις διαστάσεις και τα βήματα;
- Ποια είναι τα βήματα που περιλαμβάνει η λειτουργία ενός τρισδιάστατου συνελικτικού νευρωνικού δικτύου για τον διαγωνισμό ανίχνευσης καρκίνου του πνεύμονα Kaggle χρησιμοποιώντας το TensorFlow;
- Ποιος είναι ο σκοπός της αποθήκευσης των δεδομένων εικόνας σε ένα numpy αρχείο;
- Πώς παρακολουθείται η πρόοδος της προεπεξεργασίας;
- Ποια είναι η προτεινόμενη προσέγγιση για την προεπεξεργασία μεγαλύτερων συνόλων δεδομένων;
- Ποιος είναι ο σκοπός της μετατροπής των ετικετών σε μορφή one-hot;
- Ποιες είναι οι παράμετροι της συνάρτησης "process_data" και ποιες οι προεπιλεγμένες τιμές τους;
Περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις:
- Πεδίο: Τεχνητή νοημοσύνη
- πρόγραμμα: EITC/AI/DLTF Deep Learning με TensorFlow (μεταβείτε στο πρόγραμμα πιστοποίησης)
- Μάθημα: Τρισδιάστατο συνελικτικό νευρικό δίκτυο με διαγωνισμό ανίχνευσης καρκίνου του πνεύμονα Kaggle (πηγαίνετε στο σχετικό μάθημα)
- Θέμα: Οπτικοποίηση (μεταβείτε σε σχετικό θέμα)
- Ανασκόπηση εξέτασης