Хэмжээг нь өөрчилсөн зургуудыг сүлжээ хэлбэрээр харуулах кодыг өөрчлөхийн тулд бид Python дахь matplotlib номын санг ашиглаж болно. Matplotlib бол дүрслэл үүсгэх олон төрлийн функцээр хангадаг өргөн хэрэглэгддэг график номын сан юм.
Эхлээд шаардлагатай номын сангуудыг оруулж ирэх хэрэгтэй. TensorFlow-аас гадна бид matplotlib.pyplot модулийг plt хэлбэрээр импортлох болно:
python import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt
Дараа нь бид зургийн хэмжээг өөрчлөхийн тулд кодыг өөрчлөх хэрэгтэй. Бидэнд `images` нэртэй хувьсагчид хадгалагдсан зургийн жагсаалт байгаа гэж үзвэл бид TensorFlow-ийн `tf.image.resize()` функцийг ашиглан зураг бүрийн хэмжээг хүссэн хэлбэрт оруулж болно. Жишээлбэл, хэрэв бид зургийн хэмжээг (64, 64) болгож өөрчлөхийг хүсвэл дараах зүйлийг хийж болно.
python resized_images = [tf.image.resize(image, (64, 64)) for image in images]
Одоо бид хэмжээсийг нь өөрчилсөн зургуудтай болсон тул тэдгээрийг харуулах сүлжээний байршлыг үүсгэж болно. Бид `plt.subplots()` функцийг ашиглан дэд график бүр нь дүрсийг төлөөлөх дэд графикуудын сүлжээг үүсгэх болно. Бид сүлжээн дэх мөр, баганын тоо, мөн дэд хэсэг бүрийн хэмжээг зааж өгч болно.
python num_rows = 4 num_cols = 4 fig, axes = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=(10, 10))
Дараа нь бид хэмжээсийг нь өөрчилсөн зургуудыг давтаж, зураг бүрийг дэд график дээр зурж болно. Бид зургийг харуулахын тулд `Axes` объектын `imshow()` функцийг ашиглаж болно:
python for i, ax in enumerate(axes.flat): ax.imshow(resized_images[i]) ax.axis('off')
Эцэст нь бид зургийн торыг харуулахын тулд `plt.show()` функцийг ашиглаж болно:
python plt.show()
Энэ бүгдийг нэгтгэж үзвэл, хэмжээг нь өөрчилсөн зургуудыг сүлжээ хэлбэрээр харуулах өөрчлөгдсөн код нь дараах байдалтай байна.
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()
Эдгээр алхмуудыг дагаснаар та Python дахь matplotlib номын санг ашиглан томруулсан зургуудыг сүлжээ хэлбэрээр харуулах кодыг өөрчилж болно.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт Kaggle уушгины хорт хавдрын илрүүлэх өрсөлдөх чадвартай 3D мэдрэлийн систем:
- Kaggle тэмцээнд уушгины хорт хавдрыг илрүүлэх 3D эвдрэлийн мэдрэлийн сүлжээний гүйцэтгэлийг сайжруулахад ямар сорилт, арга барил байж болох вэ?
- Гурван хэмжээст хэлбэрийн мэдрэлийн сүлжээн дэх функцүүдийн тоог эргэлтийн нөхөөсүүдийн хэмжээ, сувгийн тоог харгалзан хэрхэн тооцоолох вэ?
- Хувирмал мэдрэлийн сүлжээн дэх жийргэвчний зорилго юу вэ, TensorFlow-д дүүргэх ямар сонголтууд байдаг вэ?
- Хэмжээ болон алхмын хувьд 3D эргэлтийн мэдрэлийн сүлжээ нь 2D сүлжээнээс юугаараа ялгаатай вэ?
- TensorFlow ашиглан уушигны хорт хавдрыг илрүүлэх Kaggle тэмцээнд 3 хэмжээст мэдрэлийн сүлжээг ажиллуулахад ямар алхамууд багтдаг вэ?
- Зургийн өгөгдлийг numpy файлд хадгалах зорилго нь юу вэ?
- Урьдчилсан боловсруулалтын явцыг хэрхэн хянаж байна вэ?
- Том өгөгдлийн багцыг урьдчилан боловсруулахад санал болгож буй арга юу вэ?
- Шошгуудыг нэг халуун формат руу хөрвүүлэх зорилго нь юу вэ?
- "process_data" функцийн параметрүүд юу вэ, тэдгээрийн анхдагч утгууд нь юу вэ?