labels = [k for k in train_generator.class_indices] sample_generate = train_generator.__next__() images = sample_generate[0] titles = sample_generate[1] plt.figure(figsize = (20 , 20)) for i in range(20): plt.subplot(5 , 5 , i+1) plt.subplots_adjust(hspace = 0.3 , wspace = 0.3) plt.imshow(images[i]) plt.title(f'Class: {labels[np.argmax(titles[i],axis=0)]}') plt.axis("off")什么意思

这段代码用于从训练数据生成器中获取一个batch的数据，并将其可视化。具体来说：

首先，`labels = [k for k in train_generator.class_indices]`用于获取训练数据生成器中的所有类别标签，并将它们存储在一个列表`labels`中。

然后，`sample_generate = train_generator.__next__()`用于获取训练数据生成器的下一个batch的数据，并将其存储在一个名为`sample_generate`的变量中。

接下来，`images = sample_generate[0]`用于将`sample_generate`中的图像数据存储在一个名为`images`的变量中，`titles = sample_generate[1]`用于将`sample_generate`中的标签数据存储在一个名为`titles`的变量中。

接着，`plt.figure(figsize = (20 , 20))`用于创建一个大小为`(20, 20)`的图形窗口，用于显示可视化结果。

然后，使用一个`for`循环遍历batch中的每个图像，并将其显示在窗口中的一个子图中。具体来说，`plt.subplot(5 , 5 , i+1)`用于创建一个`5x5`的子图矩阵，并定位到第`i+1`个子图；`plt.subplots_adjust(hspace = 0.3 , wspace = 0.3)`用于调整子图之间的间距；`plt.imshow(images[i])`用于显示第`i`个图像；`plt.title(f'Class: {labels[np.argmax(titles[i],axis=0)]}')`用于显示第`i`个图像的类别标签；`plt.axis("off")`用于关闭子图的坐标轴。

最终，通过这段代码，我们可以可视化训练数据生成器中的一个batch的数据，并查看它们的类别标签。