kerasでcGANのモデルを実装しようと試みている初学者です。
Jupyter notebookを使用しています。
ある画像生成モデル学習させて、以下のようにテストしました。
python
1 generator_model_output = generator_model.predict(rawImage, batch_size=1, verbose=0) 2 3 for i in range(10): 4 gen = generator_model_output[i] 5 plt.imshow(gen) 6 7 plt.show() 8
テスト用の入力画像を10枚に対して、それぞれに対応する出力画像を10枚得たいと考えていまが、
この出力画像を表示する方法がわかりません。
よろしくお願いいたします。
発生している問題・エラーメッセージ
本コードですと以下の出力メッセージと1枚の出力画像が表示されて終了です。
本来は10枚の出力画像が見たいのですが、うまくいきませんでした。
python
1 2Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers). 3Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers). 4Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers). 5Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers). 6Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers). 7Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers). 8Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers). 9Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers). 10Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers). 11Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers).
以下はテスト用のコード全体
Python
1 2def test(): 3 rawImage, procImage, rawImage_val, procImage_val = load_data(datasetpath) 4 img_shape = rawImage.shape[-3:] 5 patch_num = (img_shape[0] // patch_size) * (img_shape[1] // patch_size) 6 disc_img_shape = (patch_size, patch_size, procImage.shape[-1]) 7 8 filters_num = 64 9 axis_num = -1 10 channels_num = img_shape[-1] 11 min_s = min(img_shape[:-1]) 12 13 14 generator_model = load_generator(img_shape,disc_img_shape) 15 generator_model.load_weights('generator.h5', by_name=True) 16 17 generator_model_output = generator_model.predict(rawImage, batch_size=1, verbose=0) 18 19 for i in range(10): 20 gen = generator_model_output[i] 21 plt.imshow(gen) 22 23 plt.show() 24
試したこと
補足情報(FW/ツールのバージョンなど)
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