ਰੀਸਾਈਜ਼ ਕੀਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਗਰਿੱਡ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਡ ਨੂੰ ਸੋਧਣ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ matplotlib ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। Matplotlib ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਪਲਾਟਿੰਗ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਹੈ ਜੋ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਪਹਿਲਾਂ, ਸਾਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਨੂੰ ਆਯਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। TensorFlow ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ matplotlib.pyplot ਮੋਡੀਊਲ ਨੂੰ plt ਵਜੋਂ ਆਯਾਤ ਕਰਾਂਗੇ:
python import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt
ਅੱਗੇ, ਸਾਨੂੰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਆਕਾਰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਕੋਡ ਨੂੰ ਸੋਧਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇਹ ਮੰਨਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ `images` ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਸੀਂ ਹਰੇਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲੋੜੀਦਾ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਲਈ TensorFlow ਦੇ `tf.image.resize()` ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਆਕਾਰ (64, 64) ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ:
python resized_images = [tf.image.resize(image, (64, 64)) for image in images]
ਹੁਣ ਜਦੋਂ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਰੀਸਾਈਜ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਹਨ, ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਗਰਿੱਡ ਲੇਆਉਟ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਸਬ-ਪਲਾਟਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਗਰਿੱਡ ਬਣਾਉਣ ਲਈ `plt.subplots()` ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗੇ, ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕ ਸਬਪਲਾਟ ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਗਰਿੱਡ ਵਿੱਚ ਕਤਾਰਾਂ ਅਤੇ ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਸਬ-ਪਲਾਟ ਦਾ ਆਕਾਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ:
python num_rows = 4 num_cols = 4 fig, axes = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=(10, 10))
ਅੱਗੇ, ਅਸੀਂ ਰੀਸਾਈਜ਼ ਕੀਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਸਬ-ਪਲਾਟ 'ਤੇ ਪਲਾਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ 'ਐਕਸਸ' ਆਬਜੈਕਟ ਤੋਂ `imshow()` ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ:
python for i, ax in enumerate(axes.flat): ax.imshow(resized_images[i]) ax.axis('off')
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ ਗਰਿੱਡ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ `plt.show()` ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ:
python plt.show()
ਇਸ ਸਭ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਰੱਖਣ ਨਾਲ, ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਵਾਲੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਗਰਿੱਡ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੋਧਿਆ ਕੋਡ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾ:
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()
ਇਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ Python ਵਿੱਚ matplotlib ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਗਰਿੱਡ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਵਾਲੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਡ ਨੂੰ ਸੋਧ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਕਾਗਲੇ ਫੇਫੜੇ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਦੇ ਨਾਲ 3 ਡੀ ਕਨਵੋਲਿalਸ਼ਨਲ ਨਿ neਰਲ ਨੈਟਵਰਕ:
- ਕਾਗਲ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਦੀ ਖੋਜ ਲਈ ਇੱਕ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੁਝ ਸੰਭਾਵੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ ਕੀ ਹਨ?
- ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਪੈਚਾਂ ਦੇ ਮਾਪਾਂ ਅਤੇ ਚੈਨਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਇੱਕ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਵਿੱਚ ਪੈਡਿੰਗ ਦਾ ਮਕਸਦ ਕੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਟੈਂਸਰਫਲੋ ਵਿੱਚ ਪੈਡਿੰਗ ਲਈ ਕੀ ਵਿਕਲਪ ਹਨ?
- ਇੱਕ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਮਾਪਾਂ ਅਤੇ ਤਰੱਕੀਆਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ 2D ਨੈੱਟਵਰਕ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ?
- ਟੈਨਸਰਫਲੋ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਾਗਲ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਖੋਜ ਮੁਕਾਬਲੇ ਲਈ ਇੱਕ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਚਲਾਉਣ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ?
- ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨੰਪੀ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਸੇਵ ਕਰਨ ਦਾ ਕੀ ਉਦੇਸ਼ ਹੈ?
- ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਪ੍ਰਗਤੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਟਰੈਕ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ?
- ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਪਹੁੰਚ ਕੀ ਹੈ?
- ਲੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ-ਹੌਟ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦਾ ਕੀ ਮਕਸਦ ਹੈ?
- "process_data" ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਕੀ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡਿਫੌਲਟ ਮੁੱਲ ਕੀ ਹਨ?
Kaggle ਫੇਫੜੇ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਖੋਜ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਨਾਲ 3D ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ