torchvision.utils.哪个函数将图片分开显示

`torchvision.utils.make_grid` 函数可以将一组图像拼接成一张大图，并且在每个图像之间添加空白边框，使得每个图像可以分开显示。你可以通过设置参数 `padding` 来控制边框的大小。以下是一个例子：

import torchvision.utils as vutils
import torchvision.transforms as transforms

# Assume that img_tensor is a tensor of shape (N, C, H, W)
# and each image has the same size
batch_size = img_tensor.shape[0]

# Convert the tensor to a grid of images
img_grid = vutils.make_grid(img_tensor, nrow=int(batch_size**0.5), padding=2, normalize=True)

# Convert the grid of images to a PIL image
pil_image = transforms.ToPILImage()(img_grid)

# Show the PIL image
pil_image.show()

这里用到了 `torchvision.utils.make_grid` 函数来将一组图像拼接成一个网格。`nrow` 参数指定每行显示的图像数量，`padding` 参数指定边框的大小。然后将拼接好的图像转换为 PIL 图像并显示出来。