d2l.plt.imshow(img)无图片

时间: 2023-08-21 22:13:07 浏览: 65
d2l.plt.imshow(img)函数用于显示图像,但是如果没有提供有效的图像数据,它将无法显示图片。在这种情况下,可能是因为img变量没有被正确地定义或者没有加载有效的图像数据。请确保img变量包含了有效的图像数据,并且已经正确加载了图像。你可以检查一下img变量的值以及图像数据的加载过程,确保图像数据被正确地传递给了d2l.plt.imshow()函数。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [深度学习视觉应用](https://blog.csdn.net/weixin_55069849/article/details/129910798)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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d2l.plt.imshow(img)什么功能

d2l.plt.imshow(img)是d2l库中的一个函数,用于显示图像。它调用了matplotlib库中的pyplot模块中的imshow()函数来实现图像的显示。其中,img是一个Image对象,它可以通过d2l.Image.open()函数或者其他方式创建。通过调用d2l.plt.imshow()函数,我们可以将Image对象中的图像显示出来。如果需要显示的图像比较大,可以使用d2l.set_figsize()函数来设置显示窗口的大小,例如: ```python import d2l d2l.set_figsize() d2l.plt.imshow(img) d2l.plt.show() ``` 这个例子中,d2l.set_figsize()函数用于设置显示窗口的大小,d2l.plt.imshow()函数用于显示图像,d2l.plt.show()函数用于显示图像窗口。

d2l.plt.imshow(img)可以用什么函数代替

可以使用matplotlib库中的pyplot模块中的imshow()函数来代替d2l.plt.imshow()函数,例如: ```python from matplotlib import pyplot as plt plt.imshow(img) plt.show() ``` 其中,img是一个Image对象,它可以通过d2l.Image.open()函数或者其他方式创建。通过调用plt.imshow()函数,我们可以将Image对象中的图像显示出来。如果需要显示的图像比较大,可以使用plt.figure()函数来创建一个新的窗口,并设置窗口的大小,例如: ```python from matplotlib import pyplot as plt plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.imshow(img) plt.show() ``` 这个例子中,plt.figure()函数用于创建一个新的窗口,并设置窗口的大小,plt.imshow()函数用于显示图像,plt.show()函数用于显示图像窗口。

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import torch import torchvision from torch.utils import data from torchvision import transforms from d2l import torch as d2l import matplotlib.pyplot as plt d2l.use_svg_display() #通过ToTensor实例将图像数据从PIL类型变换成32位浮点数格式 #并除以255使得所有像素的数值均在0-1之间 trans = transforms.ToTensor() mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST( root = r"E:\py\python\test\deep learning\data",train=True,transform=trans,download=True ) mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST( root = r"E:\py\python\test\deep learning\data",train=False,transform=trans,download=True ) print(len(mnist_train),len(mnist_test)) print(mnist_train[0][0].shape) def get_fashion_mnist_labels(labels): #@save """返回Fashion-MNIST数据集的文本标签""" text_labels = ['t-shirt','trouser','pullover','dress','coat', 'sandal','shirt','sneaker','bag','ankle boot'] return [text_labels[int(i)] for i in labels] def show_images(imgs,num_rows,num_cols,titles = None,scale=1.5): #@save """绘制图像列表""" figsize = (num_cols * scale,num_rows * scale) _,axes = d2l.plt.subplot(num_rows,num_cols,figsize=figsize) axes = axes.flatten() for i,(ax,img) in enumerate(zip(axes,imgs)): if torch.is_tensor(img): #图片张量 ax.imshow(img.numpy()) else: #PIL图片 ax.imshow(img) ax.axes.get_xaxis().set_visible(False) ax.axes.get_yaxis().set_visible(False) if titles: ax.set_title(titles[i]) return axes X,y = next(iter(data.DataLoader(mnist_train,batch_size=18))) show_images(X.reshape(18,28,28),2,9,titles=get_fashion_mnist_labels(y)); 这段代码运行不出来

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