imgs = [img.permute(1,2,0) for img in imgs]

这段代码的作用是将一个由多张图片组成的张量转换为一个由多个图片矩阵组成的列表。具体来说，这里假设 `imgs` 是一个形状为 `(N, C, H, W)` 的张量，其中 N 是图片数量，C 是通道数，H 和 W 分别是图片的高度和宽度。`img.permute(1, 2, 0)` 的作用是将通道维（即C）移动到最后一维，从而得到形状为 `(H, W, C)` 的图片矩阵。这个操作对每张图片都进行了一遍，最终得到一个由 N 个形状为 `(H, W, C)` 的图片矩阵组成的列表。

相关问题

n = 5 imgs = train_features[0:n] + train_labels[0:n] imgs = [img.permute(1,2,0) for img in imgs] d2l.show_images(imgs, 2, n);

这段代码是用来显示训练集中前5张图片及其对应的标签的。具体来说，它先将前5张图片和标签取出来，然后将图片的通道维度移到最后一个维度上，最后调用d2l.show_images()函数将图片显示出来。

其中，d2l.show_images()函数是一个在d2lzh_pytorch包中定义的函数，它可以将多张图片按照给定的行数和列数排列，并显示出来。在这里，我们将行数设为2，列数设为n，即每行显示两张图片，一共显示n行。

解释 imgs_masked = [] masks = [] for img in imgs: img_masked, mask = mask_random(img) imgs_masked.append(img_masked) masks.append(torch.from_numpy(mask).permute(2, 0, 1)) imgs_masked = torch.stack(imgs_masked) masks = torch.stack(masks)

这段代码的作用是什么？

这段代码的作用是用随机的蒙版对一组图片进行遮盖/掩码，生成遮盖后的图片以及对应的掩码图像，以便进行图像处理或者训练深度学习模型，其中imgs是输入的原始图片列表，imgs_masked是遮盖后的图片列表，masks是对应遮盖后的掩码图像列表。具体实现过程中，函数mask_random(img)用于生成随机的掩码图像，并将原始图像img使用掩码进行遮盖，得到遮盖后的图像img_masked及其对应的掩码图像mask，然后将img_masked及其mask分别加入imgs_masked与masks两个列表中。最后将imgs_masked与masks通过torch.stack()函数组装成张量数组，便于后续操作。