如何使用Python和Tensorflow可视化花卉数据集?

如何使用Python和Tensorflow可视化花卉数据集?

matplotlib’库可以帮助可视化花卉数据集。‘imshow’方法用于在控制台上显示图像。迭代整个数据集,仅显示前几个图像。

我们将使用花卉数据集,其中包含数千张花朵图像。 它包含5个子目录,每个类别一个子目录。

我们使用Google Colaboratory运行以下代码。Google Colab或Colaboratory可以通过浏览器运行Python代码,并且无需配置,可以免费访问GPU(图形处理器)。 Colaboratory是建立在Jupyter Notebook之上的。

import matplotlib.pyplot as plt

print("可视化花卉数据集")
plt.figure(figsize=(10, 10))
for images, labels in train_ds.take(1):
   for i in range(6):
      ax = plt.subplot(3, 3, i + 1)
      plt.imshow(images[i].numpy().astype("uint8"))
      plt.title(class_names[labels[i]])
      plt.axis("off")

print("迭代数据集")
print("检索图像的批次")
for image_batch, labels_batch in train_ds:
   print(image_batch.shape)
   print(labels_batch.shape)
   break
Python

代码来源:https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/images

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输出

可视化花卉数据集
迭代数据集
检索图像的批次
(32, 180, 180, 3)
(32,)
Python

如何使用Python和Tensorflow可视化花卉数据集?

说明

  • 使用matplotlib库可视化花卉数据集。
  • 迭代前6个图像,并在控制台上显示它们。
  • 再次迭代数据集,并在控制台上显示图像的尺寸。

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