详细解释如下代码含义 def imshow(img): img = img / 2 + 0.5 # unnormalize npimg = img.numpy() plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0))) plt.show()
时间: 2023-04-08 14:00:49 浏览: 92
这段代码的含义是定义一个函数名为imshow,该函数的参数为img。函数内部的操作是将img除以2并加上0.5,然后将结果赋值给img。这个操作的目的是将像素值从[0, 1]的范围映射到[-1, 1]的范围,以便更好地显示图像。
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给下列代码逐行注释 def imshow(img): img = img / 2 + 0.5 # unnormalize npimg = img.numpy() plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0))) plt.show()
这段代码定义了一个名为 "imshow" 的函数,该函数接受一个参数 "img",表示要显示的图像。
第二行代码将输入的图像 "img" 除以 2 并加上 0.5,这是为了将图像像素值的范围从 [0, 1] 映射到 [0.5, 1],以便更好地显示图像。
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。