कंसोल पर डेटासेट में मौजूद छवियों को प्लॉट करके CIFAR डेटासेट को सत्यापित किया जा सकता है। चूंकि CIFAR लेबल सरणियाँ हैं, इसलिए एक अतिरिक्त अनुक्रमणिका की आवश्यकता होगी। छवि प्रदर्शित करने के लिए 'मैटप्लोटलिब' लाइब्रेरी से 'इमशो' विधि का उपयोग किया जाता है।
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हम नीचे दिए गए कोड को चलाने के लिए Google सहयोग का उपयोग कर रहे हैं। Google Colab या Colaboratory ब्राउज़र पर पायथन कोड चलाने में मदद करता है और इसके लिए शून्य कॉन्फ़िगरेशन और GPU (ग्राफ़िकल प्रोसेसिंग यूनिट) तक मुफ्त पहुंच की आवश्यकता होती है। जुपिटर नोटबुक के ऊपर कोलैबोरेटरी बनाई गई है।
i के लिए रेंज में(15):plt.subplot(5,5,i+1) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.grid(False) plt.imshow(train_images[i], cmap=plt .cm.बाइनरी) plt.xlabel(class_names[train_labels[i][0]])plt.show()कोड क्रेडिट:https://www.tensorflow.org/tutorials/images/cnn
आउटपुट
डेटा का सत्यापन पहले 15 छवियों को प्लॉट करेंएक अतिरिक्त अनुक्रमणिका की आवश्यकता है क्योंकि CIFAR लेबल सरणियाँ हैं
स्पष्टीकरण
- डेटा जो सामान्यीकृत है, कल्पना की जाती है।
- यह 'matplotlib' लाइब्रेरी का उपयोग करके किया जाता है।