最近看pytorch的一個程式碼，結果中間有一句還是看不太懂，最後過了一些陣子才看懂，在此Mark一下。

程式碼如下：

def imshow(img,text,should_save=False):
    npimg = img.numpy()  # 將torch.FloatTensor 轉換為numpy
    plt.axis("off")  # 不顯示座標尺寸
    if text:
        plt.text(75, 8, text, style='italic',fontweight='bold',
            bbox={'facecolor':'white'
 
, 'alpha':0.8, 'pad':10})  # facecolor前景色
    # pytorch 圖片的顯示問題
    plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))
    plt.show()

解釋這句話：plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))。因為在plt.imshow在現實的時候輸入的是（imagesize,imagesize,channels）,而def imshow(img,text,should_save=False)中，引數img的格式為（channels,imagesize,imagesize）,這兩者的格式不一致，我們需要呼叫一次np.transpose函式，即np.transpose(npimg,(1,2,0))，將npimg的資料格式由（channels,imagesize,imagesize）轉化為（imagesize,imagesize,channels）,進行格式的轉換後方可進行顯示。

總結一下，pytorch在載入資料集是元組tuple的形式，裡面包括了資料及標籤，其中的資料可以轉換為torch .Tensor的形式，方便後面計算使用。在顯示資料的時候，需要將torchtensor
在pytorch中，讀入圖片並進行顯示的方式有兩種。

方式一

將讀取出來的torch.FloatTensor轉換為numpy，然後將其（1 ,imagesize,imagesize）給reshape一下，變成（imagesize,imagesize）的形式，最後進行顯示，上程式碼：

# dataset的格式為:([torch.FloatTensor of size 1x28x28]，3)  其中圖片的格式為（1x28x28）圖片的標籤為3
 

# 這裡我們只取這一張圖片本身，先不管它的標籤。
img=dataset[0]
# First 將 torch.FloatTensor 轉換為 numpy的格式
img=img.numpy()
# Second 將shape（1,28,28）轉化為（28,28）
img=img.reshape(28,28)
# Third 呼叫plt 將圖片顯示出來
plt.imshow(img,cmap='gray')
plt.show()
#然後就可以顯示圖片了

方式二：呼叫torch的介面

img=torchvision.utils.make_grid(img).numpy()
plt.imshow(np.transpose(img,(1,2,0)))
plt.show()

這裡用np.transpose（img，(1,2,0)）將圖片的格式由（channels,imagesize,imagesize）轉化為（imagesize,imagesize,channels）,這樣plt.show()就可以顯示圖片了。

我對此處np.transpose(1,2,0)理解參考此處