pycharm如如何显示mnist的image

您可以使用以下代码在PyCharm中显示MNIST图像：

import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.datasets import mnist

# load the MNIST dataset
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# display the first image in the training set
plt.imshow(x_train[0], cmap='gray')
plt.show()

请确保已经安装了matplotlib和tensorflow库。此代码将显示MNIST数据集中的第一张图像。您可以修改数字0以显示训练集中的其他图像。

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E:\Pycharm_project\MNIST_two_input\test\venv\Scripts\python.exe E:/Pycharm_project/MNIST_two_input/test/save_image_feature.py Traceback (most recent call last): File "E:/Pycharm_project/MNIST_two_input/test/save_image_feature.py", line 112, in <module> image_array = np.array(image) File "E:\Pycharm_project\MNIST_two_input\test\venv\lib\site-packages\torch\_tensor.py", line 970, in __array__ return self.numpy() RuntimeError: Can't call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead.

这个错误是由于你尝试在一个需要梯度计算的张量上调用`.numpy()`方法引起的。在PyTorch中，当一个张量需要梯度计算时，它是不允许直接转换为NumPy数组的。

要解决这个问题，你可以使用`.detach().numpy()`方法代替`.numpy()`方法来获取一个不需要梯度计算的张量的NumPy数组表示。

具体来说，你可以将以下代码：

image_array = np.array(image)

修改为：

image_array = image.detach().numpy()

这样就可以避免在需要梯度计算的张量上调用`.numpy()`方法而导致的错误。

通过使用`.detach().numpy()`方法，你应该能够成功地将具有梯度计算要求的张量转换为NumPy数组。

Traceback (most recent call last): File "E:/Pycharm_project/MNIST_two_input/test/save_image_feature.py", line 105, in <module> image = model(torch.from_numpy(image)) File "E:\Pycharm_project\MNIST_two_input\test\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:/Pycharm_project/MNIST_two_input/test/save_image_feature.py", line 61, in forward x = self.conv1(x) File "E:\Pycharm_project\MNIST_two_input\test\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\Pycharm_project\MNIST_two_input\test\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\conv.py", line 463, in forward return self._conv_forward(input, self.weight, self.bias) File "E:\Pycharm_project\MNIST_two_input\test\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\conv.py", line 459, in _conv_forward return F.conv2d(input, weight, bias, self.stride, RuntimeError: Input type (unsigned char) and bias type (float) should be the same

这个错误是由于输入数据的类型和偏置项的类型不匹配导致的。输入数据的类型是`unsigned char`，而偏置项的类型是`float`。

要解决这个问题，你需要确保输入数据和偏置项的类型相同。你可以使用`torch.from_numpy()`函数将输入数据转换为`Tensor`类型，并使用`.float()`方法将偏置项转换为`float`类型。

具体来说，你可以将以下代码：

image = model(torch.from_numpy(image))

修改为：

image = model(torch.from_numpy(image).float())

这样就可以将输入数据和偏置项的类型都转换为相同的类型，然后传递给`conv2d()`函数。这样就能够解决这个错误了。