plt.figure.add_subplot

时间: 2023-04-29 17:02:23 浏览: 107

tensorflow下的图片标准化函数per_image_standardization用法

实验环境：windows 7，anaconda 3(Python 3.5)，tensorflow（gpu/cpu）函数介绍：标准化处理可以使得不同的特征具有相同的尺度（Scale）。这样，在使用梯度下降法学习参数的时候，不同特征对参数的影响程度就一样了。 tf.image.per_image_standardization(image)，此函数的运算过程是将整幅图片标准化（不是归一化），加速神经网络的训练。主要有如下操作，(x – mean) / adjusted_stddev，其中x为图片的RGB三通道像素值，mean分别为三通道像素的均值，adjusted_stddev = max( 在机器学习领域，尤其是深度学习中，数据预处理是一个至关重要的步骤。TensorFlow 提供了多种数据处理函数，其中 `tf.image.per_image_standardization` 是一个用于图片标准化的函数，适用于 RGB 图像。这个函数的主要目的是使不同特征的尺度统一，以确保在使用梯度下降等优化方法时，各个特征对模型参数的影响是均衡的。 `tf.image.per_image_standardization(image)` 的工作原理是执行以下操作： 1. 计算输入图像 `image` 的 RGB 三通道像素的平均值（mean）。 2. 计算每个通道的标准差（stddev）。 3. 使用公式 `(x – mean) / adjusted_stddev` 对每个像素进行标准化。这里的 `x` 表示像素值，`mean` 是对应通道的平均值，`adjusted_stddev` 是标准差的调整值，它取标准差与 `1.0/sqrt(image.NumElements())` 中的最大值，以避免除以零的情况，`image.NumElements()` 表示图像像素的总数。在实际使用中，可以通过以下 Python 代码来应用这个函数： ```python import tensorflow as tf import matplotlib.image as mpimg import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 加载图像 image = mpimg.imread('image_path.jpg') # 应用标准化 standardized_image = tf.image.per_image_standardization(image) # 在 TensorFlow 会话中运行 with tf.Session() as sess: standardized_image_result = sess.run(standardized_image) ``` 通过对比标准化前后的直方图，可以直观地看到像素值的分布变化。标准化后，像素值通常会被限制在一个较小的范围内，但保持原有的分布形状不变。在 TensorFlow 中，模型的保存和加载也是关键操作。`tf.train.Saver()` 类用于创建一个 Saver 对象，它可以保存或恢复模型的变量。例如，每训练一定次数，你可以使用 `saver.save()` 来保存模型的当前状态。当需要恢复模型时，通过 `saver.restore()` 将特定步数的模型参数加载到会话中。 ```python saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: saver.restore(sess, 'path_to_model/model.ckpt-1497') ``` 这里，`model.ckpt-1497` 指的是模型在第 1497 步的状态。`checkpoint` 文件记录了所有保存的模型信息，而 `.ckpt` 文件包含了模型的参数。对于运行单张图片，通常需要先加载模型，然后将图片数据输入模型进行预测。这通常涉及图像预处理、模型加载、会话创建、数据转换成模型所需的格式以及执行预测操作。例如，使用 OpenCV 或 Pillow 库读取图像，将其转换为模型期望的格式，然后通过会话运行模型的预测层。 `tf.image.per_image_standardization` 函数有助于提升模型的训练效率，而模型的保存和加载则保证了训练过程的可持久性和可复用性。正确处理这些预处理步骤和管理模型生命周期是构建高效、可靠的深度学习系统的基础。

plt.figure.add_subplot是Matplotlib中的一个函数，用于在一个图形窗口中添加一个或多个子图。它的参数包括子图的行数、列数和子图的位置。例如，plt.figure.add_subplot(2, 2, 1)表示在一个2行2列的图形窗口中添加一个位于第1个位置的子图。

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plt.figure.add_subplot

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plt.figure.add_subplot(1,1,1)

plt.figure().add_subplot

ax=plt.figure().add_subplot()

10.以下哪种构建matplotlib子图的方式是错误的（已经import matplotlib.pyplot as plt）（） A.plt.figure().add_subplot(221) B.plt.figure().add_subplot(2, 2, 1, figsize = (15,8) ) C.fig , subplot_arr = plt.subplots(2, 2, figsize =(15,8)) D.plt.subplot(221)

fig = plt.figure(figsize=(12,12)) for df in X_featureset_0: for i in range(len(df.columns)): fig.add_subplot(3,4, i+1) sns.kdeplot(df['MFCC_'+str(i)], shade=True) plt.xlabel('MFCC_'+str(i)) plt.legend(['train','test']) plt.tight_layout()

fig = plt. figure() ax = fig. add_subplot(1, 1, 1) ax. scatter(x_data, y_data}) plt. Ion() plt. show()

plt.subplot和fig.add_subplot

在使用self.fig = plt.figure() self.bx = self.fig.add_subplot(1, 1, 1)创建的子图中 如何使用plt.annotate()标注文本

import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm ax = plt.figure().add_subplot(projection='3d') X, Y, Z = axes3d.get_test_data(0.05) ax.contour(X, Y, Z, cmap=cm.coolwarm) # Plot contour curves plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt #包含绘图模块 fig= plt._____(2)______() #创建一个空白画布 ax1=fig._______(3)___________(1,1,1) #添加一个子图 plt.show() #显示图表

plt.subplot和fig.add_subplot的区别

plt.subplot和fig.add_subplot有什么区别

import matplotlib.pyplot as plt fig=plt.figure() ax1=fig.add_subplot(2,2,1) ax2=fig.add_subplot(2,2,2) ax3=fig.add_subplot(2,2,3) ax1.plot([1.5,2,3.5,-1,1.6])

解释这段代码 fig = plt.figure() fig.add_subplot()

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