import torch from d2l import torch as d2l def show_heatmaps(matrices, xlabel, ylabel, titles=None, figsize=(2.5, 2.5),cmap='Reds'): d2l.use_svg_display() num_rows, num_cols = matrices.shape[0], matrices.shape[1] fig, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize, sharex=True, sharey=True, squeeze=False) for i, (row_axes, row_matrices) in enumerate(zip(axes, matrices)): for j, (ax, matrix) in enumerate(zip(row_axes, row_matrices)): pcm = ax.imshow(matrix.detach().numpy(), cmap=cmap) if i == num_rows - 1: ax.set_xlabel(xlabel) if j == 0: ax.set_ylabel(ylabel) if titles: ax.set_title(titles[j]) fig.colorbar(pcm, ax=axes, shrink=0.6);

这段代码是用来展示热图的函数。它使用了PyTorch和d2l库。函数的作用是接收一个矩阵或矩阵集合，并将其可视化为热图。

具体来说，函数接收以下参数：
- matrices: 一个包含矩阵的数组，可以是单个矩阵或多个矩阵。
- xlabel: x轴上的标签。
- ylabel: y轴上的标签。
- titles: 每个矩阵对应的标题，可以为None。
- figsize: 可选参数，用于指定图像的大小，默认为(2.5, 2.5)。
- cmap: 可选参数，用于指定颜色图谱，默认为'Reds'。

函数首先调用了d2l库中的`use_svg_display()`函数，以确保图像以矢量图形格式显示。

然后，函数根据输入矩阵的形状创建了一个图像区域（subplot）。其中，num_rows和num_cols分别表示矩阵数组的行数和列数。

接下来，函数使用嵌套的循环遍历每个图像区域和对应的矩阵。在每个图像区域中，调用`imshow()`函数将矩阵可视化为热图，并将返回的对象保存到pcm变量中。

最后，函数根据位置设置x轴和y轴上的标签，并根据需要设置每个图像区域的标题。

如果你需要添加颜色条，你可以取消注释最后一行代码，并传入相应的参数。

希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

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import torch from d2l import torch as d2l def show_heatmaps(matrices, xlabel, ylabel, titles=None, figsize=(2.5, 2.5),cmap='Reds'): d2l.use_svg_display() num_rows, num_cols = matrices.shape[0], matrices.shape[1] fig, axes = d2l.plt.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize, sharex=True, sharey=True, squeeze=False) for i, (row_axes, row_matrices) in enumerate(zip(axes, matrices)): for j, (ax, matrix) in enumerate(zip(row_axes, row_matrices)): pcm = ax.imshow(matrix.detach().numpy(), cmap=cmap) if i == num_rows - 1: ax.set_xlabel(xlabel) if j == 0: ax.set_ylabel(ylabel) if titles: ax.set_title(titles[j]) fig.colorbar(pcm, ax=axes, shrink=0.6); attention_weights = torch.eye(10).reshape((1, 1, 10, 10)) show_heatmaps(attention_weights, xlabel=’Keys’, ylabel=’Queries’)

这段代码调用了之前定义的`show_heatmaps`函数，并传入了一个注意力权重矩阵作为参数。注意力权重矩阵是一个10x10的单位矩阵，表示了一个查询和键之间的关注程度。

在这段代码中，我们首先创建了一个10x10的单位矩阵作为注意力权重。然后，我们调用了`show_heatmaps`函数，并将注意力权重矩阵作为参数传递给它。同时，我们还指定了x轴和y轴上的标签为"Keys"和"Queries"。

`show_heatmaps`函数会将注意力权重矩阵可视化为一个热图，并在图像中显示x轴和y轴上的标签。由于我们没有提供任何标题，所以图像中不会显示标题。

如果你运行这段代码，你将看到一个显示了注意力权重矩阵的热图，其中x轴和y轴上分别标有"Keys"和"Queries"。

希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

%matplotlib inlineimport randomimport torchfrom d2l import torch as d21

抱歉，这段代码有错误。应该是：

%matplotlib inline
import random
import torch
from d2l import torch as d2l

这段代码的作用是导入所需的库并设置Jupyter Notebook中绘图的显示方式为inline。具体来说，它导入了```random```和```torch```库，并将```d2l```库中的```torch```模块别名为```d2l```。```%matplotlib inline```则是Jupyter Notebook中的一个魔法命令，用于设置绘图的显示方式。