CIFAR डेटासेट को कंसोल पर डेटासेट में मौजूद छवियों को प्लॉट करके वेरिफाई किया जा सकता है। चूंकि CIFAR लेबल्स arrays होते हैं, इसलिए एक अतिरिक्त इंडेक्स की आवश्यकता होगी। matplotlib लाइब्रेरी से imshow मेथड का उपयोग छवि प्रदर्शित करने के लिए किया जाता है।
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हम नीचे दिए गए कोड को चलाने के लिए Google Colaboratory का उपयोग कर रहे हैं। Google Colab या Colaboratory ब्राउज़र पर Python कोड चलाने में मदद करता है और इसके लिए शून्य कॉन्फ़िगरेशन और GPUs (ग्राफ़िकल प्रोसेसिंग यूनिट्स) तक मुफ्त पहुंच की आवश्यकता होती है। Colaboratory को Jupyter Notebook के ऊपर बनाया गया है।
print("डेटा वेरिफाई किया जा रहा है")
plt.figure(figsize=(10,10))
print("पहली 15 छवियों को प्लॉट करें")
print("CIFAR लेबल्स arrays हैं इसलिए एक अतिरिक्त इंडेक्स की आवश्यकता है")
for i in range(15):
plt.subplot(5,5,i+1)
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.grid(False)
plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary)
plt.xlabel(class_names[train_labels[i][0]])
plt.show()कोड क्रेडिट: https://www.tensorflow.org/tutorials/images/cnn
आउटपुट
डेटा वेरिफाई किया जा रहा है
पहली 15 छवियों को प्लॉट करें
CIFAR लेबल्स arrays हैं इसलिए एक अतिरिक्त इंडेक्स की आवश्यकता हैव्याख्या
- नॉर्मलाइज़ किए गए डेटा को विज़ुअलाइज़ किया जाता है।
- यह
matplotlibलाइब्रेरी का उपयोग करके किया जाता है।
