axarr[0].imshow((valid_batch[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) * 0.5) + 0.5)

这段代码是利用matplotlib库中的imshow()函数来展示一张图像。其中，valid_batch[0]表示取出数据集中的第一张图像，cpu()将其放到CPU上，detach()表示不追踪计算图，permute(1, 2, 0)将图像的维度从(C, H, W)变为(H, W, C)，*0.5+0.5将图像像素值范围从[-1, 1]变为[0, 1]，最后将处理后的图像作为imshow()函数的输入，展示出来。

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f, axarr = plt.subplots(1,4) axarr[0].title.set_text('Original \n Image') axarr[1].title.set_text('Reconstructed Image with \n 43% Compression') axarr[2].title.set_text('Reconstructed Image with \n 68% Compression') axarr[3].title.set_text('Reconstructed Image with \n 84% Compression') for i in range(4): axarr[i].title.set_fontsize(15) axarr[0].imshow((valid_batch[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) * 0.5) + 0.5) axarr[1].imshow((reconstructed_img_28[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) *0.5) + 0.5) axarr[2].imshow((reconstructed_img_16[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) *0.5) + 0.5) axarr[3].imshow((reconstructed_img_8[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) *0.5) + 0.5) f.set_figheight(5) f.set_figwidth(20) plt.show()

这是一个使用 Matplotlib 库进行可视化的代码片段。它创建了一个包含四个子图的图形，每个子图都显示了一个图像，并在子图标题中添加了文本。它还使用循环设置了每个子图标题的字体大小。最后，它设置了整个图形的大小，并使用 plt.show() 函数显示了图形。在这个例子中，它显示了四个重建的图像，这些图像是使用不同的压缩比率从原始图像生成的。

将两张图片以 f, axarr = plt.subplots(1,4) axarr[0].title.set_text('Original \n Image') axarr[1].title.set_text('Reconstructed Image with \n 43% Compression') axarr[2].title.set_text('Reconstructed Image with \n 68% Compression') axarr[3].title.set_text('Reconstructed Image with \n 84% Compression') for i in range(4): axarr[i].title.set_fontsize(15) axarr[0].imshow((valid_batch[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) * 0.5) + 0.5) axarr[1].imshow((reconstructed_img_28[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) *0.5) + 0.5) axarr[2].imshow((reconstructed_img_16[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) *0.5) + 0.5) axarr[3].imshow((reconstructed_img_8[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) *0.5) + 0.5)这种形式显示

这个代码可以使用Matplotlib库来绘制四张图片，每张图片都有标题和子标题。以下是代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import torch

# 获取图像数据
valid_batch = <your original image data>
reconstructed_img_28 = <your reconstructed image data with 43% compression>
reconstructed_img_16 = <your reconstructed image data with 68% compression>
reconstructed_img_8 = <your reconstructed image data with 84% compression>

# 创建一个1x4的子图
f, axarr = plt.subplots(1, 4)

# 设置子图标题
axarr[0].title.set_text('Original \n Image')
axarr[1].title.set_text('Reconstructed Image with \n 43% Compression')
axarr[2].title.set_text('Reconstructed Image with \n 68% Compression')
axarr[3].title.set_text('Reconstructed Image with \n 84% Compression')

# 设置子标题字体大小
for i in range(4):
    axarr[i].title.set_fontsize(15)

# 在每个子图中显示图像
axarr[0].imshow((valid_batch[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) * 0.5) + 0.5)
axarr[1].imshow((reconstructed_img_28[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) * 0.5) + 0.5)
axarr[2].imshow((reconstructed_img_16[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) * 0.5) + 0.5)
axarr[3].imshow((reconstructed_img_8[0].cpu().detach().permute(1, 2, 0) * 0.5) + 0.5)

# 显示图像
plt.show()

确保在代码中替换 `<your original image data>`、`<your reconstructed image data with 43% compression>`、`<your reconstructed image data with 68% compression>` 和 `<your reconstructed image data with 84% compression>` 部分的数据。如果需要，您可以修改标题和子标题的文本和字体大小。