لتعديل الكود لعرض الصور التي تم تغيير حجمها بتنسيق شبكة ، يمكننا الاستفادة من مكتبة matplotlib في Python. Matplotlib هي مكتبة تخطيط مستخدمة على نطاق واسع توفر مجموعة متنوعة من الوظائف لإنشاء تصورات.
أولاً ، نحتاج إلى استيراد المكتبات اللازمة. بالإضافة إلى TensorFlow ، سنقوم باستيراد وحدة matplotlib.pyplot كـ plt:
python import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt
بعد ذلك ، نحتاج إلى تعديل الكود لتغيير حجم الصور. بافتراض أن لدينا قائمة بالصور المخزنة في متغير يسمى "الصور" ، يمكننا استخدام وظيفة TensorFlow `tf.image.resize ()` لتغيير حجم كل صورة إلى الشكل المطلوب. على سبيل المثال ، إذا أردنا تغيير حجم الصور إلى شكل (64 ، 64) ، فيمكننا القيام بما يلي:
python resized_images = [tf.image.resize(image, (64, 64)) for image in images]
الآن بعد أن أصبح لدينا الصور التي تم تغيير حجمها ، يمكننا إنشاء تخطيط شبكي لعرضها. سنستخدم الدالة `plt.subplots ()` لإنشاء شبكة من الحبكات الفرعية ، حيث تمثل كل حبكة فرعية صورة. يمكننا تحديد عدد الصفوف والأعمدة في الشبكة ، وكذلك حجم كل حبكة فرعية:
python num_rows = 4 num_cols = 4 fig, axes = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=(10, 10))
بعد ذلك ، يمكننا تكرار الصور التي تم تغيير حجمها ورسم كل صورة في مخطط فرعي. يمكننا استخدام الدالة `imshow ()` من الكائن `Axes` لعرض الصورة:
python for i, ax in enumerate(axes.flat): ax.imshow(resized_images[i]) ax.axis('off')
أخيرًا ، يمكننا استخدام وظيفة `plt.show ()` لعرض شبكة الصور:
python plt.show()
بوضعها جميعًا معًا ، فإن الكود المعدل لعرض الصور التي تم تغيير حجمها في تنسيق شبكة سيبدو كما يلي:
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()
باتباع هذه الخطوات ، يمكنك تعديل الكود لعرض الصور التي تم تغيير حجمها بتنسيق شبكة باستخدام مكتبة matplotlib في Python.
أسئلة وأجوبة أخرى حديثة بخصوص شبكة عصبية تلافيفية ثلاثية الأبعاد مع مسابقة Kaggle للكشف عن سرطان الرئة:
- ما هي بعض التحديات والأساليب المحتملة لتحسين أداء الشبكة العصبية التلافيفية ثلاثية الأبعاد للكشف عن سرطان الرئة في مسابقة Kaggle؟
- كيف يمكن حساب عدد الميزات في الشبكة العصبية التلافيفية ثلاثية الأبعاد ، مع مراعاة أبعاد البقع التلافيفية وعدد القنوات؟
- ما هو الغرض من الحشو في الشبكات العصبية التلافيفية ، وما هي خيارات الحشو في TensorFlow؟
- كيف تختلف الشبكة العصبية التلافيفية ثلاثية الأبعاد عن الشبكة ثنائية الأبعاد من حيث الأبعاد والخطوات؟
- ما هي الخطوات المتبعة في تشغيل شبكة عصبية تلافيفية ثلاثية الأبعاد لمسابقة Kaggle للكشف عن سرطان الرئة باستخدام TensorFlow؟
- ما هو الغرض من حفظ بيانات الصورة في ملف فارغ؟
- كيف يتم تتبع تقدم المعالجة المسبقة؟
- ما هو النهج الموصى به للمعالجة المسبقة لمجموعات البيانات الأكبر؟
- ما هو الغرض من تحويل الملصقات إلى تنسيق واحد ساخن؟
- ما هي معاملات دالة "process_data" وما هي قيمها الافتراضية؟