Untuk memodifikasi kode agar menampilkan gambar yang diubah ukurannya dalam format kisi, kita dapat menggunakan pustaka matplotlib dengan Python. Matplotlib adalah pustaka plotting yang banyak digunakan yang menyediakan berbagai fungsi untuk membuat visualisasi.
Pertama, kita perlu mengimpor perpustakaan yang diperlukan. Selain TensorFlow, kami akan mengimpor modul matplotlib.pyplot sebagai plt:
python import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt
Selanjutnya, kita perlu memodifikasi kode untuk mengubah ukuran gambar. Dengan asumsi kita memiliki daftar gambar yang disimpan dalam variabel yang disebut `images`, kita dapat menggunakan fungsi `tf.image.resize()` TensorFlow untuk mengubah ukuran setiap gambar ke bentuk yang diinginkan. Misalnya, jika kita ingin mengubah ukuran gambar menjadi bentuk (64, 64), kita dapat melakukan hal berikut:
python resized_images = [tf.image.resize(image, (64, 64)) for image in images]
Sekarang setelah kita memiliki gambar yang diubah ukurannya, kita dapat membuat tata letak kisi untuk menampilkannya. Kami akan menggunakan fungsi `plt.subplots()` untuk membuat kisi subplot, di mana setiap subplot mewakili gambar. Kita dapat menentukan jumlah baris dan kolom dalam grid, serta ukuran setiap subplot:
python num_rows = 4 num_cols = 4 fig, axes = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=(10, 10))
Selanjutnya, kita dapat mengulangi gambar yang diubah ukurannya dan memplot setiap gambar pada subplot. Kita dapat menggunakan fungsi `imshow()` dari objek `Axes` untuk menampilkan gambar:
python for i, ax in enumerate(axes.flat): ax.imshow(resized_images[i]) ax.axis('off')
Terakhir, kita dapat menggunakan fungsi `plt.show()` untuk menampilkan grid gambar:
python plt.show()
Menyatukan semuanya, kode yang dimodifikasi untuk menampilkan gambar yang diubah ukurannya dalam format kisi akan terlihat seperti ini:
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()
Dengan mengikuti langkah-langkah ini, Anda dapat memodifikasi kode untuk menampilkan gambar yang diubah ukurannya dalam format kisi menggunakan pustaka matplotlib dengan Python.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Jaringan saraf konvolusi 3D dengan kompetisi deteksi kanker paru-paru Kaggle:
- Apa saja tantangan dan pendekatan potensial untuk meningkatkan kinerja jaringan saraf konvolusional 3D untuk deteksi kanker paru-paru dalam kompetisi Kaggle?
- Bagaimana jumlah fitur dalam jaringan saraf convolutional 3D dihitung, dengan mempertimbangkan dimensi patch convolutional dan jumlah saluran?
- Apa tujuan padding di jaringan saraf convolutional, dan apa saja opsi untuk padding di TensorFlow?
- Bagaimana jaringan saraf convolutional 3D berbeda dari jaringan 2D dalam hal dimensi dan langkah?
- Apa saja langkah-langkah yang terlibat dalam menjalankan jaringan neural konvolusional 3D untuk kompetisi deteksi kanker paru-paru Kaggle menggunakan TensorFlow?
- Apa tujuan menyimpan data gambar ke file numpy?
- Bagaimana kemajuan preprocessing dilacak?
- Apa pendekatan yang direkomendasikan untuk preprocessing dataset yang lebih besar?
- Apa tujuan mengonversi label ke format one-hot?
- Apa parameter dari fungsi "process_data" dan apa nilai defaultnya?