plt.imshow(np.transpose(vutils.make_grid(real_batch[0].to(device)[:64], padding=2, normalize=True).cpu(),(1,2,0)))

这是一段代码，用于显示一个批次的图像。它使用了PyTorch中的torchvision库中的函数vutils.make_grid来创建一个图像网格，并使用matplotlib库中的plt.imshow函数来显示图像。首先，它将批次中的图像转换为设备上的张量，然后对其进行归一化和填充，最后通过转置操作将通道维度从第0维移动到最后一维。最终，plt.imshow会显示这个图像网格。

请注意，这是一段Python代码，需要导入相应的库和模块才能正确运行。

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plt.imshow(np.transpose(vutils.make_grid(real_batch[0].to(device)[:128], padding=2, normalize=True).cpu(),(1,2,0)))

这是一段 Python 代码，用于可视化一个批次中的图像。该代码使用 PyTorch 的 vutils.make_grid 函数将批次中的图像转换为一个图像网格，并使用 Matplotlib 的 plt.imshow 函数将其显示出来。其中，real_batch 是一个 PyTorch 张量，包含了一批图像数据。使用 .to(device) 将张量移动到指定的设备上，而 [:128] 则是选取了前 128 个图像进行操作。normalize 参数表示是否将图像像素值规范化到 [0, 1] 范围内。最终通过 np.transpose 函数将图像变换为通道在最后一维的格式，以便使用 plt.imshow 函数正确显示图像。

B, T, C, H, W =inputs.shape for i in range(3): for j in range(T): plt.subplot(1, 3, 1) plt.imshow(inputs[i, j].transpose(1,2,0)/255.0) print(inputs[i, j].shape) plt.title('Input') plt.subplot(1, 3, 2) plt.imshow(trues[i, j].transpose(1,2,0)) plt.title('Ground Truth') plt.subplot(1, 3, 3) plt.imshow(preds[i, j].transpose(1,2,0)) plt.title('Prediction') plt.show()解释

这段代码是一个简单的循环，用于可视化输入数据、真实数据和预测数据。首先，根据输入数据的形状（B, T, C, H, W），其中B表示batch size，T表示时间步数，C表示通道数，H表示高度，W表示宽度。然后使用两个嵌套的循环来遍历每个时间步和每个样本。

在每个时间步和样本中，代码会使用plt.subplot函数创建一个1x3的子图，其中第一个子图用于显示输入数据，第二个子图用于显示真实数据，第三个子图用于显示预测数据。然后使用plt.imshow函数将数据可视化，并将其转置为（H，W，C）的形状。最后，使用plt.title函数给每个子图添加标题，并使用plt.show函数显示图像。

这段代码的作用是在每个时间步和样本中可视化输入数据、真实数据和预测数据，以便进行模型的调试和分析。