কনসোলে ডেটাসেটে উপস্থিত চিত্রগুলি প্লট করে CIFAR ডেটাসেট যাচাই করা যেতে পারে। যেহেতু CIFAR লেবেলগুলি অ্যারে, তাই একটি অতিরিক্ত সূচকের প্রয়োজন হবে৷ ছবি প্রদর্শনের জন্য 'matplotlib' লাইব্রেরি থেকে 'imshow' পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়।
আরো পড়ুন: টেনসরফ্লো কী এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করতে টেনসরফ্লো-এর সাথে কেরাস কীভাবে কাজ করে?
নিচের কোডটি চালানোর জন্য আমরা Google Colaboratory ব্যবহার করছি। Google Colab বা Colaboratory ব্রাউজারে Python কোড চালাতে সাহায্য করে এবং এর জন্য শূন্য কনফিগারেশন এবং GPUs (গ্রাফিক্যাল প্রসেসিং ইউনিট) তে বিনামূল্যে অ্যাক্সেস প্রয়োজন। জুপিটার নোটবুকের উপরে কোলাবোরেটরি তৈরি করা হয়েছে।
print("Verifying the data")
plt.figure(figsize=(10,10))
print("Plot the first 15 images")
print("An extra index is needed since CIFAR labels are arrays")
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() কোড ক্রেডিট:https://www.tensorflow.org/tutorials/images/cnn
আউটপুট
Verifying the data Plot the first 15 images An extra index is needed since CIFAR labels are arrays
ব্যাখ্যা
- যে ডেটা স্বাভাবিক করা হয়, তা ভিজ্যুয়ালাইজ করা হয়।
- এটি 'matplotlib' লাইব্রেরি ব্যবহার করে করা হয়।
