sample_idx = torch.randint(len(training_data), size=(1,)).item() img, label = training_data[sample_idx] figure.add_subplot(rows, cols, i) plt.title(labels_map[label]) plt.axis("off") plt.imshow(img.squeeze(), cmap="gray")

这段代码的作用是从 `training_data` 数据集中随机选择一个样本，并将其对应的图像和标签显示在 Matplotlib 中的一个子图中。

具体来说，前一行代码的作用已经解释过了，即随机选择一个样本并返回其在数据集中的索引。接下来的一行代码中，将随机选择的样本通过 `training_data[sample_idx]` 语句获取，其中 `img` 表示该样本的图像，`label` 表示该样本的标签。接下来，将该子图添加到 Matplotlib 的 `figure` 对象中，并设置其在子图矩阵中的位置。然后，设置该子图的标题为该样本的标签，将坐标轴关闭，并使用 `imshow()` 方法将该样本的图像显示出来。最后，将 `img` 转换为灰度图像，并使用 `cmap` 参数设置颜色映射。

这段代码通常用于可视化数据集中的样本，以便更好地理解数据集的特点和结构。

相关问题

sample_idx = torch.randint(len(training_data), size=(1,)).item()

这段代码的作用是从 `training_data` 数据集中随机选择一个样本，并返回该样本在数据集中的索引。具体来说，它使用 PyTorch 中的 `torch.randint()` 函数生成一个随机整数，该随机整数的范围是 0 到 `training_data` 数据集的长度减1，然后使用 `.item()` 方法将该随机整数转换为 Python 中的标量值。这个随机整数就是随机选择的样本在数据集中的索引。

class CustomDataset(Dataset): def __init__(self, num_samples, input_dim, output_dim): self.num_samples = num_samples self.input_dim = input_dim self.output_dim = output_dim def __len__(self): return self.num_samples def __getitem__(self, idx): input_data = torch.randint(0, self.input_dim, (10,)) output_data = torch.randint(0, self.output_dim, (10,)) return input_data, output_data 中生成的input_data和output_data的type是多少

在这段代码中，`input_data` 和 `output_data` 的类型都是 `torch.Tensor`。

`torch.randint(0, self.input_dim, (10,))` 生成的 `input_data` 是一个大小为 (10,) 的一维张量，其中每个元素都是从闭区间 [0, self.input_dim) 中随机选取的整数。因此，`input_data` 的类型是 `torch.Tensor`。

同样地，`torch.randint(0, self.output_dim, (10,))` 生成的 `output_data` 也是一个大小为 (10,) 的一维张量，其中每个元素都是从闭区间 [0, self.output_dim) 中随机选取的整数。因此，`output_data` 的类型同样是 `torch.Tensor`。

因此，在 `__getitem__` 方法中返回的 `input_data` 和 `output_data` 的类型都是 `torch.Tensor`。