כדי לשנות את הקוד כדי להציג את התמונות בפורמט רשת, אנו יכולים להשתמש בספריית matplotlib ב-Python. Matplotlib היא ספריית ציור בשימוש נרחב המספקת מגוון פונקציות ליצירת הדמיות.
ראשית, עלינו לייבא את הספריות הדרושות. בנוסף ל-TensorFlow, נייבא את המודול matplotlib.pyplot בתור plt:
python import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt
לאחר מכן, עלינו לשנות את הקוד כדי לשנות את גודל התמונות. בהנחה שיש לנו רשימה של תמונות המאוחסנות במשתנה שנקרא `images`, נוכל להשתמש בפונקציה `tf.image.resize()` של TensorFlow כדי לשנות את גודל כל תמונה לצורה רצויה. לדוגמה, אם ברצוננו לשנות את גודל התמונות לצורה של (64, 64), נוכל לעשות את הפעולות הבאות:
python resized_images = [tf.image.resize(image, (64, 64)) for image in images]
כעת, כשיש לנו את התמונות ששונו, אנו יכולים ליצור פריסת רשת כדי להציג אותן. נשתמש בפונקציה `plt.subplots()` כדי ליצור רשת של עלילות משנה, כאשר כל עלילת משנה מייצגת תמונה. אנו יכולים לציין את מספר השורות והעמודות ברשת, כמו גם את הגודל של כל עלילת משנה:
python num_rows = 4 num_cols = 4 fig, axes = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=(10, 10))
לאחר מכן, נוכל לעבור על התמונות ששונו בגודל ולתכנן כל תמונה על עלילת משנה. אנו יכולים להשתמש בפונקציה `imshow()` מהאובייקט `Axes` כדי להציג את התמונה:
python for i, ax in enumerate(axes.flat): ax.imshow(resized_images[i]) ax.axis('off')
לבסוף, נוכל להשתמש בפונקציה `plt.show()` כדי להציג את רשת התמונות:
python plt.show()
אם מרכיבים את הכל ביחד, הקוד שהשתנה להצגת התמונות בפורמט רשת ייראה כך:
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()
על ידי ביצוע שלבים אלה, אתה יכול לשנות את הקוד כדי להציג את התמונות בגודל רשת באמצעות ספריית matplotlib ב- Python.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא רשת עצבית תלת ממדית עם תחרות גילוי סרטן ריאות Kaggle:
- מהם כמה אתגרים וגישות פוטנציאליות לשיפור הביצועים של רשת עצבית תלת מימדית לזיהוי סרטן ריאות בתחרות Kaggle?
- כיצד ניתן לחשב את מספר התכונות ברשת עצבית קונבולוציונית תלת-ממדית, בהתחשב בממדים של טלאי הפיתול ומספר הערוצים?
- מהי מטרת הריפוד ברשתות עצביות קונבולוציוניות, ומהן אפשרויות הריפוד ב-TensorFlow?
- במה שונה רשת נוירונים תלת-ממדית מרשת דו-ממדית מבחינת ממדים וצעדים?
- מהם השלבים הכרוכים בהפעלת רשת עצבית קונבולוציונית תלת-ממדית עבור תחרות גילוי סרטן הריאות Kaggle באמצעות TensorFlow?
- מה המטרה של שמירת נתוני התמונה בקובץ numpy?
- כיצד עוקבים אחר התקדמות העיבוד המקדים?
- מהי הגישה המומלצת לעיבוד מקדים של מערכי נתונים גדולים יותר?
- מה המטרה של המרת התוויות לפורמט אחד חם?
- מהם הפרמטרים של הפונקציה "process_data" ומהם ערכי ברירת המחדל שלהם?
צפה בשאלות ותשובות נוספות ברשת עצבית קונבולוציונית תלת-ממדית עם תחרות גילוי סרטן ריאות של Kaggle