解释代码 plot_confusion_matrix(cm=confusion_matrix(actual, pred.max(1, keepdim=True)[1].detach().numpy()), normalize=False, target_names=np.unique(actual), title="Confusion Matrix")

该代码用于绘制混淆矩阵，其中参数解释如下：
- `cm`: 由实际标签和预测标签计算得到的混淆矩阵。
- `normalize`: 是否将混淆矩阵的值归一化，默认为 `False`。
- `target_names`: 标签类别的名称列表，用于标注混淆矩阵的行列名称。
- `title`: 混淆矩阵的标题。

具体实现过程中，使用了 `plot_confusion_matrix` 函数来绘制混淆矩阵，该函数可以从 `sklearn.metrics` 库中导入。其中，将实际标签和预测标签通过 `max` 函数计算最大概率的类别，并转换为 Numpy 数组。然后，调用 `confusion_matrix` 函数计算混淆矩阵，最后将该混淆矩阵作为参数传递给 `plot_confusion_matrix` 函数绘制出来。

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解释这段代码def plot_confusion_matrix(cm, title='混淆矩阵', cmap=plt.cm.Blues, labels=[]):

这段代码是用来绘制混淆矩阵的。混淆矩阵是在机器学习中用来评估分类模型的性能的一种矩阵。它可以显示出分类器在不同类别上的表现情况，包括正确分类和错误分类的情况。在该代码中，通过传入混淆矩阵、标题、颜色以及标签等参数，来生成可视化的混淆矩阵。

def plot_confusion_matrix(cm, classes, title='Confusion matrix', cmap=plt.cm.Blues, normalize=False):

该函数用于绘制混淆矩阵图，其中参数含义为：

- cm：混淆矩阵数组。
- classes：类别标签数组。
- title：图像标题。
- cmap：颜色映射。
- normalize：是否对混淆矩阵进行归一化处理。

具体实现代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def plot_confusion_matrix(cm, classes, title='Confusion matrix', cmap=plt.cm.Blues, normalize=False):
    """
    This function prints and plots the confusion matrix.
    Normalization can be applied by setting `normalize=True`.
    """
    if normalize:
        cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
        print("Normalized confusion matrix")
    else:
        print('Confusion matrix, without normalization')

    print(cm)

    plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap)
    plt.title(title)
    plt.colorbar()
    tick_marks = np.arange(len(classes))
    plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=45)
    plt.yticks(tick_marks, classes)

    fmt = '.2f' if normalize else 'd'
    thresh = cm.max() / 2.
    for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])):
        plt.text(j, i, format(cm[i, j], fmt),
                 horizontalalignment="center",
                 color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")

    plt.tight_layout()
    plt.ylabel('True label')
    plt.xlabel('Predicted label')
    plt.show()

其中，还需导入 itertools 库。