plt.imshow(npimg, cmap="Greys")

这行代码使用 matplotlib 库中的 `imshow()` 函数来显示图像数据 `npimg`。

`imshow()` 函数用于将图像数据以图像形式显示在屏幕上。其中，`npimg` 是一个 NumPy 数组，表示图像的像素值。通过设置 `cmap` 参数为 `"Greys"`，可以将图像显示为灰度图。

具体而言，`imshow(npimg, cmap="Greys")` 将会显示 `npimg` 中的像素值，使用灰度色彩映射将低值映射为黑色，高值映射为白色，中间值映射为灰色。

这个函数在计算机视觉任务中经常用于可视化图像数据，以便检查数据的质量、观察特征等。

相关问题

net=Net() criterion =nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(),Ir=0.001, momentum=0.9) def matplotlib_imshow(img, one_channel=False): if one_channel: img =img.mean(dim=0) img=img/2+0.5 # unnormalize npimg =img.numpy0 if one_channel: plt.imshow(npimg,cmap="Greys") else: plt.imshow(np.transpose(npimg,(1,2,0))) plt.show0 writer = SummaryWriter('./fit_logs/fashion_mnist_experiment _1') dataiter = iter(trainloader) images, labels =next(dataiter) img_grid = torchvision.utils.make_grid(images) matplotlib_ imshow(img_grid, one_channel=True) writer.add_image('four_fashion_mnist images', img_grid) writer.add_grap

这段代码包括模型的初始化(net=Net())，损失函数的定义(criterion=nn.CrossEntropyLoss())，优化器的定义(optimizer=optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9))，以及用于可视化训练过程的相关函数。其中，SGD是随机梯度下降法，用于优化模型参数，lr是学习率，momentum是动量因子。make_grid函数将图像数据转换成一个图像网格，用于可视化展示，而add_image和add_graph函数则是用于将可视化结果写入TensorBoard的，方便用户进行训练过程的监控和调试。这段代码中的writer是一个SummaryWriter对象，用于管理TensorBoard的相关操作。

plt.imshow(matr, cmap=plt.cm.Greys_r, interpolation=None, vmax=1., vmin=0.)

这行代码使用matplotlib库中的imshow()函数来展示一个矩阵（matr），使用的是灰度色彩映射（cmap=plt.cm.Greys_r），不进行插值（interpolation=None），最大值为1（vmax=1.），最小值为0（vmin=0.）。可以将矩阵看作是一张灰度图像，其中数值越大的像素点颜色越亮，数值越小的像素点颜色越暗。