import torch import torchvision import matplotlib.pyplot as plt device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" def show_images(datset, num_samples=20, cols=4): """ Plots some samples from the dataset """ plt.figure(figsize=(15,15)) for i, img in enumerate(data): if i == num_samples: break plt.subplot(int(num_samples/cols + 1), cols, i + 1) plt.imshow(img[0]) data = torchvision.datasets.StanfordCars(root=".", download=True) show_images(data)
时间: 2024-04-18 17:33:33 浏览: 12
这段代码的作用是使用PyTorch和torchvision库来展示Stanford Cars数据集中的一些样本图片。首先,它导入了torch、torchvision和matplotlib.pyplot库。然后,它检查是否有可用的CUDA设备,并将设备设置为"cuda"或"cpu"。接下来,定义了一个名为show_images的函数,用于绘制数据集中的样本图片。最后,它下载Stanford Cars数据集并调用show_images函数来展示数据集中的图片。
需要注意的是,代码中的一些变量可能有误,如data变量应该是dataset变量,以及在enumerate(data)中应该使用dataset而不是data。另外,可能还需要对图像进行预处理和标准化等操作。
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import torch import torchvision import matplotlib.pyplot as plt device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" data = torchvision.datasets.FashionMNIST(root=".", download=True) def show_images(data, num_samples=20, cols=4): """ Plots some samples from the dataset """ plt.figure(figsize=(15,15)) for i, img in enumerate(data): if i == num_samples: break plt.subplot(int(num_samples/cols + 1), cols, i + 1) plt.imshow(img[0]) show_images(data)
这段代码的作用是使用PyTorch和torchvision库来展示FashionMNIST数据集中的一些样本图片。首先,它导入了torch、torchvision和matplotlib.pyplot库。然后,它检查是否有可用的CUDA设备,并将设备设置为"cuda"或"cpu"。接下来,它下载FashionMNIST数据集并将其存储在名为data的变量中。
然后,定义了一个名为show_images的函数,用于绘制数据集中的样本图片。该函数接受一个数据集作为输入,并绘制其中的样本图片。在循环中,它通过enumerate函数遍历数据集中的图片,并在每个子图中使用plt.imshow函数显示图像。最后,调用show_images函数来展示FashionMNIST数据集中的图片。
需要注意的是,代码中的一些变量可能有误,如data变量应该是dataset变量,以及在enumerate(data)中应该使用dataset而不是data。另外,可能还需要对图像进行预处理和标准化等操作。
import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-10, 10, num=100) act = torch.nn.SiLU() pred = act(torch.from_numpy(x)) y = pred.detach().numpy() plt.plot(x, y) plt.show()使图像一直停留界面
可以在代码最后加上`plt.waitforbuttonpress()`或者`plt.pause(0.001)`,来使图像停留在界面上。例如:
```
import torch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-10, 10, num=100)
act = torch.nn.SiLU()
pred = act(torch.from_numpy(x))
y = pred.detach().numpy()
plt.plot(x, y)
plt.show()
plt.waitforbuttonpress()
```
或者
```
import torch
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace(-10, 10, num=100)
act = torch.nn.SiLU()
pred = act(torch.from_numpy(x))
y = pred.detach().numpy()
plt.plot(x, y)
plt.show()
plt.pause(0.001)
```
这样就可以使图像一直停留在界面上,直到用户手动关闭。