【神经网络】imshow展示图片报错

文章目录

代码示例

kotlin 复制代码
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__()
相关推荐
996终结者2 小时前
深度学习从入门到精通(一):深度学习的分类
人工智能·深度学习·分类
长桥夜波2 小时前
【第二十一周】机器学习周报
人工智能·机器学习
GIOTTO情2 小时前
舆情处置技术深度解析:Infoseek 字节探索的 AI 闭环架构与实现逻辑
人工智能·架构
nnn__nnn2 小时前
详解 HOG 方向梯度直方图:计算机视觉中的特征提取利器
目标检测·计算机视觉·分类
KG_LLM图谱增强大模型2 小时前
突破AI助手成本壁垒:知识图谱思维架构让小模型实现大性能
人工智能·架构·大模型·知识图谱·graphrag
喜欢吃豆2 小时前
[特殊字符] 深入解构 Assistants API:从“黑盒”抽象到“显式”控制的架构演进与终极指南
网络·人工智能·自然语言处理·架构·大模型
深圳南柯电子2 小时前
深圳南柯电子|医疗电子EMC整改:助医疗器械安全稳定的关键环节
网络·人工智能·安全·互联网·实验室·emc
张较瘦_2 小时前
[论文阅读] AI + 职业教育 | 从框架到实践:职业院校教师人工智能素养提升的完整方案
论文阅读·人工智能
得贤招聘官3 小时前
AI 重塑招聘格局,传统招聘模式面临转型挑战
人工智能
九章云极AladdinEdu3 小时前
量子机器学习框架设计:基于Cirq的变分量子算法实现
人工智能·量子机器学习·cirq框架·变分量子算法·量子卷积·混合神经网络·参数化量子电路