د کوډ د بدلولو لپاره د بیا راګرځیدونکي عکسونو د ګریډ بڼه کې ښودلو لپاره، موږ کولی شو په Python کې د matplotlib کتابتون څخه کار واخلو. Matplotlib په پراخه کچه کارول شوی د پلاټینګ کتابتون دی چې د لیدونو رامینځته کولو لپاره مختلف فعالیتونه چمتو کوي.
لومړی، موږ اړتیا لرو چې اړین کتابتونونه وارد کړو. د TensorFlow سربیره، موږ به د matplotlib.pyplot ماډل د plt په توګه وارد کړو:
python import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt
بیا، موږ اړتیا لرو چې د انځورونو د اندازې کولو لپاره کوډ بدل کړو. فرض کړئ چې موږ د عکسونو لیست لرو چې په متغیر کې زیرمه شوي د `انځورونو` په نوم یادیږي، موږ کولی شو د TensorFlow د `tf.image.resize()` فنکشن وکاروو ترڅو هر عکس یو مطلوب شکل ته بدل کړو. د مثال په توګه، که موږ غواړو د انځورونو اندازه (64, 64) ته واړوو، موږ کولی شو لاندې کار وکړو:
python resized_images = [tf.image.resize(image, (64, 64)) for image in images]
اوس چې موږ له سره بدل شوي عکسونه لرو، موږ کولی شو د دوی د ښودلو لپاره د ګریډ ترتیب جوړ کړو. موږ به `plt.subplots()` فنکشن وکاروو ترڅو د فرعي پلاټونو گرډ جوړ کړو، چیرته چې هر فرعي پلاټ د انځور استازیتوب کوي. موږ کولی شو په گرډ کې د قطارونو او کالمونو شمیر او همدارنګه د هر فرعي پلاټ اندازه مشخص کړو:
python num_rows = 4 num_cols = 4 fig, axes = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=(10, 10))
بیا، موږ کولی شو د بیا بدل شوي عکسونو تکرار کړو او هر عکس په فرعي پلاټ کې پلیټ کړو. موږ کولی شو د عکس ښودلو لپاره د Axes څیز څخه د `imshow()` فنکشن وکاروو:
python for i, ax in enumerate(axes.flat): ax.imshow(resized_images[i]) ax.axis('off')
په نهایت کې، موږ کولی شو د انځورونو د شبکې د ښودلو لپاره د `plt.show()` فنکشن وکاروو:
python plt.show()
دا ټول سره یوځای کول، د بدل شوي کوډ د بیا راګرځیدلو انځورونو د ګریډ بڼه کې ښودل به داسې ښکاري:
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()
د دې ګامونو په تعقیب، تاسو کولی شئ کوډ بدل کړئ ترڅو په پیتون کې د میټپلوټلیب کتابتون په کارولو سره د ګریډ بڼه کې د بیا راټیټ شوي عکسونو ښودلو لپاره.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه د 3D قیوژنیو عصبي شبکه د کاګل د سږو سرطان کشف کولو سیالۍ سره:
- د کاګل سیالۍ کې د سږو سرطان کشف کولو لپاره د 3D کنولوشنال عصبي شبکې فعالیت ښه کولو لپاره ځینې احتمالي ننګونې او تګلارې څه دي؟
- څنګه کولای شو چی د 3D convolutional عصبي شبکه کې د ځانګړتیاوو شمیر محاسبه کړو، د کنوولوشن پیچونو ابعادو او د چینلونو شمیر په پام کې نیولو سره؟
- په قانع کونکي عصبي شبکو کې د پیډینګ هدف څه دی ، او په TensorFlow کې د پیډینګ لپاره اختیارونه څه دي؟
- د 3D عصبي عصبي شبکه څنګه د ابعادو او ګامونو له مخې د 2D شبکې څخه توپیر لري؟
- د TensorFlow په کارولو سره د کاګل د سږو سرطان کشف سیالۍ لپاره د 3D قانع کونکي عصبي شبکې په چلولو کې کوم ګامونه شامل دي؟
- د عکس ډیټا د نمی فایل ته د خوندي کولو هدف څه دی؟
- د پری پروسس کولو پرمختګ څنګه تعقیب کیږي؟
- د لوی ډیټاسیټونو دمخه پروسس کولو لپاره وړاندیز شوې تګلاره څه ده؟
- د لیبلونو په یو ګرم شکل کې د بدلولو موخه څه ده؟
- د "process_data" فعالیت پیرامیټونه څه دي او د دوی اصلي ارزښتونه څه دي؟
د کاګل د سږو سرطان کشف کولو سیالۍ سره په 3D عصبي عصبي شبکه کې نورې پوښتنې او ځوابونه وګورئ