फूल डेटासेट को 'मैटप्लोटलिब' लाइब्रेरी की मदद से देखा जा सकता है। कंसोल पर छवि प्रदर्शित करने के लिए 'इमशो' विधि का उपयोग किया जाता है। संपूर्ण डेटासेट को पुनरावृत्त किया जाता है, और केवल पहली कुछ छवियां प्रदर्शित होती हैं।
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हम फूलों के डेटासेट का उपयोग करेंगे, जिसमें कई हजारों फूलों के चित्र होंगे। इसमें 5 उप-निर्देशिकाएँ हैं, और प्रत्येक वर्ग के लिए एक उप-निर्देशिका है।
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।
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 कोड क्रेडिट:https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/images
आउटपुट
Visualizing the flower dataset Iterating over dataset Retrieving batches of images (32, 180, 180, 3) (32,)
स्पष्टीकरण
- फ्लावर डेटासेट को matplotlib लाइब्रेरी का उपयोग करके विज़ुअलाइज़ किया जाता है।
- पहले 6 छवियों को पुनरावृत्त किया गया है और कंसोल पर प्रदर्शित किया गया है।
- फिर से, डेटा सेट को पुनरावृत्त किया जाता है, और छवियों के आयाम कंसोल पर प्रदर्शित होते हैं।