একটি গ্রিড বিন্যাসে পুনরায় আকারের চিত্রগুলি প্রদর্শন করার জন্য কোডটি পরিবর্তন করতে, আমরা পাইথনে ম্যাটপ্লটলিব লাইব্রেরি ব্যবহার করতে পারি। Matplotlib হল একটি বহুল ব্যবহৃত প্লটিং লাইব্রেরি যা ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরির জন্য বিভিন্ন ধরনের ফাংশন প্রদান করে।
প্রথমত, আমাদের প্রয়োজনীয় লাইব্রেরি আমদানি করতে হবে। TensorFlow ছাড়াও, আমরা plt হিসাবে matplotlib.pyplot মডিউল আমদানি করব:
python import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt
এর পরে, আমাদের চিত্রগুলির আকার পরিবর্তন করতে কোডটি পরিবর্তন করতে হবে। ধরে নিই আমাদের কাছে `ইমেজ` নামক একটি ভেরিয়েবলে সংরক্ষিত ছবির একটি তালিকা আছে, আমরা টেনসরফ্লো-এর `tf.image.resize()` ফাংশন ব্যবহার করে প্রতিটি ছবিকে একটি পছন্দসই আকারে আকার দিতে পারি। উদাহরণস্বরূপ, যদি আমরা চিত্রগুলির আকার পরিবর্তন করতে চাই (64, 64), আমরা নিম্নলিখিতগুলি করতে পারি:
python resized_images = [tf.image.resize(image, (64, 64)) for image in images]
এখন যেহেতু আমাদের কাছে রিসাইজ করা ছবি আছে, আমরা সেগুলি প্রদর্শনের জন্য একটি গ্রিড লেআউট তৈরি করতে পারি। আমরা সাবপ্লটগুলির একটি গ্রিড তৈরি করতে `plt.subplots()` ফাংশন ব্যবহার করব, যেখানে প্রতিটি সাবপ্লট একটি চিত্র উপস্থাপন করে। আমরা গ্রিডে সারি এবং কলামের সংখ্যা, সেইসাথে প্রতিটি সাবপ্লটের আকার নির্দিষ্ট করতে পারি:
python num_rows = 4 num_cols = 4 fig, axes = plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=(10, 10))
এরপরে, আমরা রিসাইজ করা ইমেজগুলোর উপর পুনরাবৃত্তি করতে পারি এবং প্রতিটি ইমেজ একটি সাবপ্লটে প্লট করতে পারি। ছবি প্রদর্শনের জন্য আমরা `অক্ষ` অবজেক্ট থেকে `imshow()` ফাংশন ব্যবহার করতে পারি:
python for i, ax in enumerate(axes.flat): ax.imshow(resized_images[i]) ax.axis('off')
অবশেষে, আমরা চিত্রের গ্রিড প্রদর্শন করতে `plt.show()` ফাংশন ব্যবহার করতে পারি:
python plt.show()
এটি সব একসাথে রাখলে, একটি গ্রিড বিন্যাসে পুনরায় আকারের চিত্রগুলি প্রদর্শনের জন্য পরিবর্তিত কোডটি দেখতে এইরকম হবে:
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()
এই পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করে, আপনি পাইথনের ম্যাটপ্লটলিব লাইব্রেরি ব্যবহার করে একটি গ্রিড বিন্যাসে পুনরায় আকারের চিত্রগুলি প্রদর্শন করতে কোডটি পরিবর্তন করতে পারেন।
সম্পর্কিত অন্যান্য সাম্প্রতিক প্রশ্ন এবং উত্তর কেগল ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতায় থ্রিডি কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক:
- কাগল প্রতিযোগিতায় ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণের জন্য একটি 3D কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কের কর্মক্ষমতা উন্নত করার জন্য কিছু সম্ভাব্য চ্যালেঞ্জ এবং পদ্ধতিগুলি কী কী?
- কনভোল্যুশনাল প্যাচের মাত্রা এবং চ্যানেলের সংখ্যা বিবেচনা করে কীভাবে একটি 3D কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কে বৈশিষ্ট্যের সংখ্যা গণনা করা যেতে পারে?
- কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কে প্যাডিংয়ের উদ্দেশ্য কী এবং টেনসরফ্লোতে প্যাডিংয়ের বিকল্পগুলি কী কী?
- কিভাবে একটি 3D কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক মাত্রা এবং অগ্রগতির পরিপ্রেক্ষিতে 2D নেটওয়ার্ক থেকে আলাদা?
- TensorFlow ব্যবহার করে Kaggle ফুসফুসের ক্যান্সার সনাক্তকরণ প্রতিযোগিতার জন্য একটি 3D কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক চালানোর সাথে জড়িত পদক্ষেপগুলি কী কী?
- একটি নম্পি ফাইলে ইমেজ ডেটা সংরক্ষণ করার উদ্দেশ্য কী?
- কিভাবে প্রিপ্রসেসিং এর অগ্রগতি ট্র্যাক করা হয়?
- বড় ডেটাসেট প্রিপ্রসেস করার জন্য প্রস্তাবিত পদ্ধতি কি?
- লেবেলগুলিকে এক-হট ফর্ম্যাটে রূপান্তর করার উদ্দেশ্য কী?
- "process_data" ফাংশনের প্যারামিটারগুলি কী এবং তাদের ডিফল্ট মানগুলি কী কী?