【神经网络】imshow展示图片报错

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代码示例

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plt.imshow(np.squeeze(images[0]))

报错信息

kotlin 复制代码
Invalid shape (3, 60, 90) for image data

报错原因

格式错误,输入具有RGB值的图像,输入三维数组参数的格式应该是(高度,宽度,通道数)

我们可以看一下显示数据信息

kotlin 复制代码
dataiter = iter(trainloader)
images, labels = dataiter.next()
print(type(images))
print(images.shape)
sh 复制代码
# output
<class 'torch.Tensor'>
torch.Size([32, 3, 60, 90])

对于图像数据,这通常是 (batch_size, channels, height, width)

也就是说它的每个图像格式是(通道数,宽度,高度),我们需要将其调整为(宽度,高度,通道数)的格式

解决方法

将图像数据调整为(宽度,高度,通道数)的格式,以便于正确地显示和处理图像。

kotlin 复制代码
plt.imshow(np.squeeze(np.transpose(images[0], (1, 2, 0))))

其他问题

下面这段代码如果出现报错

py 复制代码
# 获取一个 Batch 的图片
dataiter = iter(train_loader)
images, labels = dataiter.next()
kotlin 复制代码
AttributeError: '_SingleProcessDataLoaderIter' object has no attribute 'next'

出错原因Python 版本问题

解决方案

py 复制代码
x = next(dataiter)
# or
x = dataiter.__next__()
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