활연개랑

string_list = df['name'].values[0] pandas 라이브러리로 dataframe의 'name' 컬럼을 list로 변경할 수 있습니다. 하지만 이렇게 만들게되면, list가 string 형태로 묶입니다. 예를들어, 'name' 컬럼의 값이 'John', 'Deo', 'Smith' 라면, output은 "['John', 'Doe', 'Smith']" < 이렇게 string 형태의 output이 나오게 됩니다. 따라서 아래 코드를 통해 작은따옴표와 띄어쓰기를 제거하고, 쉼표를 기준으로 나누어 list형태로 만들어줄 수 있습니다. name_list = df['name'].values[0].strip('[]').replace("'", "").replace(' ', '').split(',')

ubuntu를 새로 설치하고 matplotlib을 통해 plt.show()를 실행하는 과정에서 아래와 같은 오류가 발생했습니다. (또는 그냥 이미지가 plot되지 않음)UserWarning: Matplotlib is currently using agg, which is a non-GUI backend, so cannot show the figure. 일반적으로 이 오류는 matplotlib을 설치하고 gui창에 plot을 표시하려고 하는데 gui표시를 위한 python 모듈이 없을 때 나타난다고 합니다. 따라서 아래와 같이 GUI backend를 install 합니다. * 참고로 tkinter python 버전에 따라 다르기 때문에, 원하는 python 버전에 대해 설치해야합니다. sudo apt-get..

2d array resize가 아닌, 3d array resize를 하려고 한다면 sickit image 라이브러리를 사용하시면 됩니다. from skimage.transform import resize resized_img = resize(img, (3, 3, 3), anti_aliasing=True) anti_aliasing=True로 해주면, 높은 해상도나 낮은 해상도의 이미지를 resize했을 때 이미지가 깨지는 현상을 최소화시켜줄 수 있습니다.

count = 0 count += sum(1 for _ in tf.data.TFRecordDataset('3d_train.tfrecords')) print(count)

def pixel_accuracy(pred_mask, gt_mask): pixel_labeled = np.sum(gt_mask >= 0) pixel_correct = np.sum((gt_mask == pred_mask)*(gt_mask >= 0)) pixel_acc = pixel_correct*1.0/pixel_labeled return pixel_acc

None of the MLIR optimization passes are enabled (registered 1) 이후에 gpu 실행 문장도 뜨지 않고 코드가 멈추는 현상이 일어날 때가 있는데, 이건 tfrecords에 문제가 있을 때 발생하는 일 입니다. tfrecords size확인해보시면 아마 0bytes일 확률이 높고, 그렇지 않더라도 만드는 코드를 다시 한 번 살펴보면 좋을 것입니다.

reader = sitk.ImageSeriesReader() seriesIDs = reader.GetGDCMSeriesIDs(path) series_index = 0 series_file_names = reader.GetGDCMSeriesFileNames(path, seriesIDs[series_index]) reader.SetFileNames(series_file_names) image_3d = reader.Execute() 다음 코드로 변경하여 사용하면 오류 안남

for image, mask in get_input_data(filenames).take(10): img = image.numpy().reshape(x, y, z) mask = mask.numpy().reshape(x, y, z) plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.subplot(121) plt.imshow(img[:, :, 10]) # 3d plt.title('img') plt.subplot(122) plt.imshow(mask[:, :, 10]) # 3d plt.title('mask') plt.show()