plt.imshow(img.squeeze(), cmap="gray")

这段代码的作用是使用 Matplotlib 中的 `imshow()` 方法将图像显示在 Matplotlib 图像中。

具体来说，`img` 是一个张量，它表示一张图像。`squeeze()` 方法将张量中维度为1的维度去掉，如将形状为 (1, H, W) 的张量转换为 (H, W) 的张量。`cmap` 参数指定了显示图像时使用的颜色映射，这里使用了灰度图像的颜色映射 `gray`。

`imshow()` 方法会将图像显示在当前子图对象中，它会自动将数值范围映射到颜色映射中的颜色值，并对图像进行缩放以适应子图的大小。

该代码通常用于数据集的可视化和分析，可以直观地观察到数据集中不同样本的图像特征和标签信息。

相关问题

sample_idx = torch.randint(len(training_data), size=(1,)).item() img, label = training_data[sample_idx] figure.add_subplot(rows, cols, i) plt.title(labels_map[label]) plt.axis("off") plt.imshow(img.squeeze(), cmap="gray")

这段代码的作用是从 `training_data` 数据集中随机选择一个样本，并将其对应的图像和标签显示在 Matplotlib 中的一个子图中。

具体来说，前一行代码的作用已经解释过了，即随机选择一个样本并返回其在数据集中的索引。接下来的一行代码中，将随机选择的样本通过 `training_data[sample_idx]` 语句获取，其中 `img` 表示该样本的图像，`label` 表示该样本的标签。接下来，将该子图添加到 Matplotlib 的 `figure` 对象中，并设置其在子图矩阵中的位置。然后，设置该子图的标题为该样本的标签，将坐标轴关闭，并使用 `imshow()` 方法将该样本的图像显示出来。最后，将 `img` 转换为灰度图像，并使用 `cmap` 参数设置颜色映射。

这段代码通常用于可视化数据集中的样本，以便更好地理解数据集的特点和结构。

plt.figure(figsize=(70, 30)) mm=model.GAM77.out4.fc_r.weight.data mm=mm.squeeze(dim=0).cpu().detach() mm=mm.abs() plt.imshow(mm,cmap='hot',interpolation='nearest') colorbar=plt.colorbar() colorbar.ax.tick_params(labelsize=60) plt.show()

这段代码展示了一个图像的绘制过程。首先，通过`plt.figure(figsize=(70, 30))`设置图像的大小为70x30。然后，`mm=model.GAM77.out4.fc_r.weight.data`获取了模型中的某个参数，并将其存储在变量`mm`中。接下来，通过一系列操作对`mm`进行处理，包括将维度从1压缩到0，将数据从GPU转移到CPU，以及取绝对值。最后，使用`plt.imshow()`函数绘制了一个热图，并使用`cmap='hot'`指定了颜色映射方案。通过`plt.colorbar()`添加了一个颜色条，并设置其刻度标签的大小为60。最后，使用`plt.show()`显示了绘制的图像。