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.subplots(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 —

该函数名为show_images，它将显示一个包含多个图片的画廊。参数imgs表示要显示的图片列表，num_rows和num_cols指定画廊的行数和列数。titles是可选参数，用于指定每个图片的标题。scale参数是缩放因子，用于调整图片大小。

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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.subplots(num_rows, num_cols, figsize=figsize) axes = axes.flatten() for i, (ax, im

这是一个Python函数，可以通过传入参数来展示多张图片。参数包括：imgs（需要展示的图片），num_rows（展示的行数），num_cols（展示的列数），titles（图片的标题，可选），scale（缩放大小）。

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

这段代码的运行问题可能是由于缺少一些依赖包或路径设置不正确导致的。你可以尝试以下几个步骤来解决问题：

1. 确保你已经安装了需要的依赖包，比如torch、torchvision、d2l和matplotlib。你可以通过在命令行运行"pip install torch torchvision matplotlib"来安装它们。

2. 检查数据集的路径是否正确。在这段代码中，数据集被下载到了指定的路径，你需要确保该路径存在。如果路径不存在或不正确，可以尝试修改为正确的路径。

3. 检查是否有足够的权限来访问指定的路径。有时候，权限问题可能会导致无法读取或写入文件。

4. 检查代码中是否有其他错误或缺少的部分。请确保代码中所有的引入和函数调用都是正确的，并且没有语法错误。

如果你能提供具体的错误信息或更详细的描述，我可以给出更准确的帮助。