解释这段代码def draw_test(name, pred, im, true_label): BLACK = [0, 0, 0] expanded_image = cv2.copyMakeBorder(im, 160, 0, 0, 300, cv2.BORDER_CONSTANT, value=BLACK) cv2.putText(expanded_image, "predicted: " + pred, (20, 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.85, (255, 0, 0), 2) cv2.putText(expanded_image, "true: " + true_label, (20, 120), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.85, (0, 255, 0), 2) return expanded_image

这段代码是一个绘制测试结果的函数，输入参数包括预测结果、图像、真实标签等信息，函数会将图像进行扩展，并在图像上绘制预测结果和真实标签。具体实现包括使用cv2.copyMakeBorder函数进行图像扩展，使用cv2.putText函数在图像上绘制文字。

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解读这段代码。def reports (test_loader, y_test, name, net, device): count = 0 for inputs, _ in test_loader: inputs = inputs.to(device) outputs = net(inputs) outputs = np.argmax(outputs.detach().cpu().numpy(), axis=1) if count == 0: y_pred = outputs count = 1 else: y_pred = np.concatenate( (y_pred, outputs) ) if name == 'IP': target_names = ['Wheat']

这段代码定义了一个名为“reports”的函数，该函数接受五个参数：test_loader、y_test、name、net和device。该函数的主要目的是将神经网络模型net在测试数据集test_loader上的预测结果与真实标签y_test进行比较，并生成一个分类报告。具体来说，该函数首先将计数器count初始化为0，然后对于test_loader中的每个输入数据，将其转换为在设备device上运行，并通过net模型进行预测。预测结果通过numpy库中的argmax函数获取最大概率值对应的标签，存储在outputs变量中。如果count为0，则将y_pred变量初始化为outputs，否则将outputs与y_pred进行拼接，并将结果存储在y_pred中。最后，如果参数name的值为‘IP’，则生成的分类报告中将使用‘Wheat’作为目标名称。

解读一下这段代码。def reports (test_loader, y_test, name, net, device): count = 0 # 模型测试 for inputs, _ in test_loader: inputs = inputs.to(device) outputs = net(inputs) outputs = np.argmax(outputs.detach().cpu().numpy(), axis=1) if count == 0: y_pred = outputs count = 1 else: y_pred = np.concatenate( (y_pred, outputs) ) if name == 'IP': target_names = ['Wheat']

这段代码定义了一个名为"reports"的函数，它接受5个参数：test_loader、y_test、name、net和device。函数主要功能还未被展现，count变量初始化为0，可能在后续的代码中被使用。