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ここにあるすべてのコードを.pyファイルに書き込んで実行すると、次の出力が得られます。

can't determine number of CPU cores: assuming 4
I tensorflow/core/common_runtime/local_device.cc:25] Local device intra op         parallelism threads: 4
can't determine number of CPU cores: assuming 4
I tensorflow/core/common_runtime/local_session.cc:45] Local session inter op     parallelism threads: 4
<IPython.core.display.Image object>
<IPython.core.display.Image object>
<IPython.core.display.Image object>
<IPython.core.display.Image object>
<IPython.core.display.Image object>
<IPython.core.display.Image object>
<IPython.core.display.Image object>
<IPython.core.display.Image object>
<IPython.core.display.Image object>
<IPython.core.display.Image object>
<IPython.core.display.Image object>
<IPython.core.display.Image object>
<IPython.core.display.Image object>
<IPython.core.display.Image object>
<IPython.core.display.Image object>
<IPython.core.display.Image object>
<IPython.core.display.Image object>
<IPython.core.display.Image object>
<IPython.core.display.Image object>
<IPython.core.display.Image object>
<IPython.core.display.Image object>

ただし、実際には画像は表示されません。実際の画像を見るにはどうすればよいですか？

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このチュートリアルのこのコードは、IPython に貼り付けるために設計されました。ノートブックで実行すると、<IPython.core.display.Image object>文字列はシミュレーションの現在の状態の画像に置き換えられます。

別の方法は、同じデータを含む画像ファイルを生成することです。たとえば、次のコードを置き換えることができます。

f = StringIO()
PIL.Image.fromarray(a).save(f, fmt)
display(Image(data=f.getvalue()))

...画像をファイルに書き込むいくつかのコードを使用:

with open("/tmp/image.jpg", "w") as f:
  PIL.Image.fromarray(a).save(f, "jpeg")

...そして、/tmp/image.jpgお気に入りの画像ビューアでファイルを開きます。

于 2015-11-13T18:01:43.910 に答える