फ्लावर डेटासेट को matplotlib लाइब्रेरी की मदद से विज़ुअलाइज़ किया जा सकता है। imshow मेथड का उपयोग कंसोल पर इमेज प्रदर्शित करने के लिए किया जाता है। पूरे डेटासेट पर पुनरावृति की जाती है, और केवल पहली कुछ छवियों को प्रदर्शित किया जाता है।
और पढ़ें: TensorFlow क्या है और Keras, TensorFlow के साथ मिलकर न्यूरल नेटवर्क कैसे बनाता है?
हम फ्लावर्स डेटासेट का उपयोग करेंगे, जिसमें कई हजारों फूलों की छवियां होती हैं। इसमें 5 सब-डायरेक्टरीज हैं, और प्रत्येक क्लास के लिए एक सब-डायरेक्टरी है।
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।
import matplotlib.pyplot as plt
print("फ्लावर डेटासेट को विज़ुअलाइज़ किया जा रहा है")
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("डेटासेट पर पुनरावृति")
print("इमेजेज के बैचेज रिट्रीव करना")
for image_batch, labels_batch in train_ds:
print(image_batch.shape)
print(labels_batch.shape)
breakकोड क्रेडिट: https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/images
आउटपुट
फ्लावर डेटासेट को विज़ुअलाइज़ किया जा रहा है
डेटासेट पर पुनरावृति
इमेजेज के बैचेज रिट्रीव करना
(32, 180, 180, 3)
(32,)
व्याख्या
- फ्लावर डेटासेट को matplotlib लाइब्रेरी का उपयोग करके विज़ुअलाइज़ किया जाता है।
- पहली 6 छवियों पर पुनरावृति की जाती है और कंसोल पर प्रदर्शित किया जाता है।
- फिर से, डेटा सेट पर पुनरावृति की जाती है, और छवियों के आयाम कंसोल पर प्रदर्शित किए जाते हैं।
