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法學如何使用 Python 和 TensorFlow 來視覺化花卉資料集？
可以使用 ‘matplotlib’ 庫來視覺化花卉資料集。 ‘imshow’ 方法用於在控制檯上顯示影像。整個資料集被迭代，並且只顯示前幾張影像。
閱讀更多： 什麼是 TensorFlow 以及 Keras 如何與 TensorFlow 協同工作以建立神經網路？
我們將使用花卉資料集，其中包含數千張花的影像。它包含 5 個子目錄，每個子目錄對應一個類別。
我們使用 Google Colaboratory 來執行以下程式碼。Google Colab 或 Colaboratory 幫助在瀏覽器上執行 Python 程式碼，無需任何配置，並可免費訪問 GPU（圖形處理單元）。Colaboratory 建立在 Jupyter Notebook 之上。
import matplotlib.pyplot as plt
print("Visualizing the flower dataset")
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("Iterating over dataset")
print("Retrieving batches of images")
for image_batch, labels_batch in train_ds:
print(image_batch.shape)
print(labels_batch.shape)
break程式碼來源：https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/images
輸出
Visualizing the flower dataset Iterating over dataset Retrieving batches of images (32, 180, 180, 3) (32,)
解釋
- 使用 matplotlib 庫視覺化花卉資料集。
- 迭代並顯示前 6 張影像。
- 再次迭代資料集，並在控制檯上顯示影像的尺寸。
更新於：2021年2月19日
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