imgs = [img.permute(1,2,0) for img in imgs]

这段代码将一个由多个图像张量组成的列表 `imgs` 中的每个张量的维度顺序从 `(channel, height, width)` 改为了 `(height, width, channel)`，并将结果重新存入列表 `imgs` 中。

这种操作通常是因为在使用图像处理库（如Matplotlib）显示图像时，要求图像张量的维度顺序为 `(height, width, channel)`。如果原始图像张量的维度顺序与此不同，则需要进行维度的转换。

相关问题

n = 5 imgs = train_features[0:n] + train_labels[0:n] imgs = [img.permute(1,2,0) for img in imgs] d2l.show_images(imgs, 2, n);

这段代码是用来显示训练集中前5张图片及其对应的标签的。具体来说，它先将前5张图片和标签取出来，然后将图片的通道维度移到最后一个维度上，最后调用d2l.show_images()函数将图片显示出来。

其中，d2l.show_images()函数是一个在d2lzh_pytorch包中定义的函数，它可以将多张图片按照给定的行数和列数排列，并显示出来。在这里，我们将行数设为2，列数设为n，即每行显示两张图片，一共显示n行。

解释 imgs_masked = [] masks = [] for img in imgs: img_masked, mask = mask_random(img) imgs_masked.append(img_masked) masks.append(torch.from_numpy(mask).permute(2, 0, 1)) imgs_masked = torch.stack(imgs_masked) masks = torch.stack(masks)

这段代码的作用是什么？

这段代码的作用是用随机的蒙版对一组图片进行遮盖/掩码，生成遮盖后的图片以及对应的掩码图像，以便进行图像处理或者训练深度学习模型，其中imgs是输入的原始图片列表，imgs_masked是遮盖后的图片列表，masks是对应遮盖后的掩码图像列表。具体实现过程中，函数mask_random(img)用于生成随机的掩码图像，并将原始图像img使用掩码进行遮盖，得到遮盖后的图像img_masked及其对应的掩码图像mask，然后将img_masked及其mask分别加入imgs_masked与masks两个列表中。最后将imgs_masked与masks通过torch.stack()函数组装成张量数组，便于后续操作。