ग्रिड ढाँचामा रिसाइज गरिएका छविहरू प्रदर्शन गर्न कोड परिमार्जन गर्न, हामी पाइथनमा matplotlib पुस्तकालयको प्रयोग गर्न सक्छौं। Matplotlib एक व्यापक रूपमा प्रयोग गरिएको प्लोटिंग पुस्तकालय हो जसले दृश्यहरू सिर्जना गर्न विभिन्न प्रकार्यहरू प्रदान गर्दछ।
पहिले, हामीले आवश्यक पुस्तकालयहरू आयात गर्न आवश्यक छ। TensorFlow को अतिरिक्त, हामी plt को रूपमा matplotlib.pyplot मोड्युल आयात गर्नेछौं:
python import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt
अर्को, हामीले छविहरू रिसाइज गर्न कोड परिमार्जन गर्न आवश्यक छ। हामीसँग `छविहरू` भनिने चलमा भण्डारण गरिएका छविहरूको सूची छ भनी मान्दै, हामी प्रत्येक छविलाई इच्छित आकारमा रिसाइज गर्न TensorFlow को `tf.image.resize()` प्रकार्य प्रयोग गर्न सक्छौं। उदाहरणका लागि, यदि हामी छविहरू (64, 64) को आकारमा रिसाइज गर्न चाहन्छौं भने, हामी निम्न गर्न सक्छौं:
python resized_images = [tf.image.resize(image, (64, 64)) for image in images]
अब हामीसँग रिसाइज गरिएका छविहरू छन्, हामी तिनीहरूलाई प्रदर्शन गर्न ग्रिड लेआउट सिर्जना गर्न सक्छौं। हामी सबप्लटहरूको ग्रिड सिर्जना गर्न `plt.subplots()` प्रकार्य प्रयोग गर्नेछौं, जहाँ प्रत्येक सबप्लटले छवि प्रतिनिधित्व गर्दछ। हामी ग्रिडमा पङ्क्ति र स्तम्भहरूको संख्या, साथै प्रत्येक सबप्लटको आकार निर्दिष्ट गर्न सक्छौं:
python num_rows = 4 num_cols = 4 fig, axes = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=(10, 10))
अर्को, हामी रिसाइज गरिएका छविहरूमा पुनरावृत्ति गर्न सक्छौं र प्रत्येक छविलाई सबप्लटमा प्लट गर्न सक्छौं। हामी छवि प्रदर्शन गर्नको लागि 'Axes' वस्तुबाट `imshow()` प्रकार्य प्रयोग गर्न सक्छौं:
python for i, ax in enumerate(axes.flat): ax.imshow(resized_images[i]) ax.axis('off')
अन्तमा, हामी छविहरूको ग्रिड प्रदर्शन गर्न `plt.show()` प्रकार्य प्रयोग गर्न सक्छौं:
python plt.show()
यो सबै सँगै राखेर, ग्रिड ढाँचामा रिसाइज गरिएका छविहरू प्रदर्शन गर्न परिमार्जित कोड यस्तो देखिन्छ:
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()
यी चरणहरू पछ्याएर, तपाईंले Python मा matplotlib पुस्तकालय प्रयोग गरेर ग्रिड ढाँचामा पुन: आकार छविहरू प्रदर्शन गर्न कोड परिमार्जन गर्न सक्नुहुन्छ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा कागले फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतिस्पर्धाको साथ थ्रीडी कन्फ्युशनल न्यूरल नेटवर्क:
- Kaggle प्रतिस्पर्धामा फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउनको लागि 3D कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कको प्रदर्शन सुधार गर्न केही सम्भावित चुनौतीहरू र दृष्टिकोणहरू के हुन्?
- कन्भोलुसनल प्याचको आयाम र च्यानलहरूको संख्यालाई ध्यानमा राख्दै थ्रीडी कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कमा सुविधाहरूको संख्या कसरी गणना गर्न सकिन्छ?
- कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कहरूमा प्याडिङको उद्देश्य के हो, र TensorFlow मा प्याडिङका लागि विकल्पहरू के-के छन्?
- थ्रीडी कन्भोलुसनल न्यूरल सञ्जाल २डी नेटवर्कभन्दा आयाम र स्ट्राइड्सको हिसाबले कसरी फरक छ?
- TensorFlow प्रयोग गरेर Kaggle फोक्सोको क्यान्सर पत्ता लगाउने प्रतियोगिताको लागि 3D कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क चलाउनमा के-के चरणहरू समावेश छन्?
- एउटा numpy फाइलमा छवि डाटा बचत गर्ने उद्देश्य के हो?
- पूर्वप्रक्रियाको प्रगति कसरी ट्र्याक गरिएको छ?
- ठूला डाटासेटहरू प्रिप्रोसेस गर्नको लागि सिफारिस गरिएको दृष्टिकोण के हो?
- लेबलहरूलाई एक-तातो ढाँचामा रूपान्तरण गर्ने उद्देश्य के हो?
- "process_data" प्रकार्यका प्यारामिटरहरू के हुन् र तिनीहरूको पूर्वनिर्धारित मानहरू के हुन्?