Да бисмо модификовали код да прикаже слике промењене величине у формату мреже, можемо да користимо библиотеку матплотлиб у Питхон-у. Матплотлиб је широко коришћена библиотека за цртање која пружа разне функције за креирање визуелизације.
Прво, морамо да увеземо потребне библиотеке. Поред ТенсорФлов-а, ми ћемо увести модул матплотлиб.пиплот као плт:
python import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt
Затим морамо да изменимо код да бисмо променили величину слика. Под претпоставком да имамо листу слика ускладиштених у променљивој која се зове `имагес`, можемо користити ТенсорФлов-ову функцију `тф.имаге.ресизе()` да променимо величину сваке слике у жељени облик. На пример, ако желимо да променимо величину слика у облик (64, 64), можемо да урадимо следеће:
python resized_images = [tf.image.resize(image, (64, 64)) for image in images]
Сада када имамо слике промењене величине, можемо да креирамо распоред мреже да бисмо их приказали. Користићемо функцију `плт.субплотс()` да креирамо мрежу подзаплета, где сваки подграф представља слику. Можемо одредити број редова и колона у мрежи, као и величину сваке подграфије:
python num_rows = 4 num_cols = 4 fig, axes = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=(10, 10))
Затим, можемо да пређемо преко слика промењене величине и да сваку слику исцртамо на подцрту. Можемо користити функцију `имсхов()` из објекта `Акес` да прикажемо слику:
python for i, ax in enumerate(axes.flat): ax.imshow(resized_images[i]) ax.axis('off')
Коначно, можемо користити функцију `плт.схов()` да прикажемо мрежу слика:
python plt.show()
Стављајући све заједно, модификовани код за приказивање слика промењене величине у облику мреже изгледао би овако:
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()
Пратећи ове кораке, можете да измените код да бисте приказали слике промењене величине у мрежном формату користећи библиотеку матплотлиб у Питхон-у.
Остала недавна питања и одговори у вези 3Д револуционарна неуронска мрежа са конкуренцијом за откривање рака плућа Каггле:
- Који су неки потенцијални изазови и приступи побољшању перформанси 3Д конволуционе неуронске мреже за откривање рака плућа у Каггле такмичењу?
- Како се може израчунати број карактеристика у 3Д конволуционој неуронској мрежи, с обзиром на димензије конволуционих закрпа и број канала?
- Која је сврха допуњавања у конволуционим неуронским мрежама и које су опције за пуњење у ТенсорФлов-у?
- Како се 3Д конволуциона неуронска мрежа разликује од 2Д мреже у смислу димензија и корака?
- Који су кораци укључени у покретање 3Д конволуционе неуронске мреже за Каггле такмичење у откривању рака плућа користећи ТенсорФлов?
- Која је сврха чувања података слике у нумпи фајлу?
- Како се прати напредак предобраде?
- Који је препоручени приступ за претходну обраду већих скупова података?
- Која је сврха конвертовања налепница у формат оне-хот?
- Који су параметри функције "процесс_дата" и које су њихове подразумеване вредности?