【神经网络】imshow展示图片报错

代码示例

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

报错信息

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

dataiter = iter(trainloader)
images, labels = dataiter.next()
print(type(images))
print(images.shape)

# 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。

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

# 获取一个 Batch 的图片
dataiter = iter(train_loader)
images, labels = dataiter.next()

AttributeError: '_SingleProcessDataLoaderIter' object has no attribute 'next'

出错原因：Python 版本问题

解决方案

x = next(dataiter)
# or
x = dataiter.__next__()