В учебном пособии по базовой классификации метод plot_image вызывается для визуализации одного изображения из набора данных с меткой, показывающей его прогнозируемый класс и фактический класс.Метод присваивает метке синий цвет, если predicted_class == actual_class, и красный.
Он работает, как и ожидалось, когда я сам смотрю на изображение.
Однако, когда изображение отображается как вывод в блокноте Jupyter или веб-странице, созданной из такого блокнота Jupyter, вхром на Ubuntu, цвета меток не выглядят синими и красными, а вместо этого выглядят как пурпурный и бирюзовый соответственно.Кроме того, неправильный прогноз, кажется, использует более смелый шрифт, чем правильный прогноз.Я не вижу кода, который делает шрифт более смелым.
Что делает этот ярлык другим цветом и жирным шрифтом, чем код?
Ссылка показывает правильную разницу в цветепрогноз и неправильный прогноз.
Код для plot_image с той же страницы приведен ниже:
def plot_image(i, predictions_array, true_label, img):
predictions_array, true_label, img = predictions_array[i], true_label[i], img[i]
plt.grid(False)
plt.xticks([])
plt.yticks([])
plt.imshow(img, cmap=plt.cm.binary)
predicted_label = np.argmax(predictions_array)
if predicted_label == true_label:
color = 'blue'
else:
color = 'red'
plt.xlabel("{} {:2.0f}% ({})".format(class_names[predicted_label],
100*np.max(predictions_array),
class_names[true_label]),
color=color)