解释d2l.show_images( X[0:n].reshape((n, 28, 28)), 1, n, titles=titles[0:n])

时间: 2024-05-22 12:10:05 浏览: 20
这段代码是使用d2l库中的show_images函数,用于在jupyter notebook中展示一组图像。具体参数说明如下: - X[0:n]:展示的图像数据。本代码中为一个大小为n的二维数组,每个元素代表一张28x28的灰度图像。 - .reshape((n, 28, 28)):将一维数组X[0:n]重塑为n张28x28的二维图像。 - 1:每行展示的图像数量,本代码中为1,即每行展示一张图像。 - n:展示的图像数量。 - titles=titles[0:n]:每张图像的标题,本代码中为前n个标题。 因此,这段代码的作用是展示n张28x28的灰度图像,并在其下方显示每张图像对应的标题。
相关问题

d2l.show_images(X[0:n].reshape((n, 28, 28)), 1, n, titles=titles[0:n])解释每个参数的含义

这是使用d2l库中的函数show_images函数来显示图像的代码。下面是每个参数的含义: - X:需要显示的图像数据,它是一个形状为(N, H, W)的三维数组,其中N是图像的数量,H和W分别是图像的高度和宽度。 - n:需要显示的图像数量,它是一个整数。 - 1:指定每行显示的图像数量,这里设置为1,表示每行只显示一个图像。 - n:需要显示的图像数量,它是一个整数。 - titles:一个可选参数,包含每个图像的标题。它是一个长度为N的列表,其中每个元素都是一个字符串,表示对应图像的标题。如果不想显示标题,可以将titles设置为None。

修正下列代码def rule_evaluation(self, x): rule_out = np.zeros((x.shape[0], self.n_mf ** self.n_input)) for i in range(x.shape[0]): rule = np.zeros((self.n_mf, self.n_input)) for j in range(self.n_input): rule[:, j] = self.membership_function(x[i, j], self.mf_params[j, :]) rule = np.meshgrid(*rule) rule = np.stack(rule, axis=-1) rule = rule.reshape((-1, self.n_input)) rule_out[i, :] = np.min(rule, axis=1) return rule_out

代码中的问题是:self.membership_function()是类的一个方法,不能直接在numba中使用,需要将其转换为一个独立的函数。 修正后的代码如下: ``` import numba as nb @nb.njit def membership_function(x, mf_params): n_mf = mf_params.shape[0] mf = np.zeros((n_mf,)) for i in range(n_mf): if mf_params[i, 0] == 0: if x == mf_params[i, 1]: mf[i] = 1 else: mf[i] = 0 elif mf_params[i, 0] == 1: mf[i] = np.exp(-0.5 * ((x - mf_params[i, 1]) / mf_params[i, 2]) ** 2) elif mf_params[i, 0] == 2: if x <= mf_params[i, 1]: mf[i] = 1 elif x >= mf_params[i, 2]: mf[i] = 0 else: mf[i] = (mf_params[i, 2] - x) / (mf_params[i, 2] - mf_params[i, 1]) return mf @nb.njit(parallel=True) def rule_evaluation(x, n_mf, n_input, mf_params): rule_out = np.zeros((x.shape[0], n_mf ** n_input)) for i in nb.prange(x.shape[0]): rule = np.zeros((n_mf, n_input)) for j in range(n_input): rule[:, j] = membership_function(x[i, j], mf_params[j, :]) rule = np.meshgrid(*rule) rule = np.stack(rule, axis=-1) rule = rule.reshape((-1, n_input)) rule_out[i, :] = np.min(rule, axis=1) return rule_out ``` 这里将self.membership_function()转换为了一个独立的函数membership_function(),并在numba中进行了修饰,同时使用了并行计算,可以大大加速代码运行。

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以下代码有什么错误,怎么修改: import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为: %s' % global_step) else: print('模型加载失败,checkpoint文件没找到!') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

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