定义可视化函数importnumpyasnpimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotaspltimportmathfrommatplotlibimportcmdefvisualize_2D(array,vmax,vmin):fig_width=math.ceil(array.shape[1]*0.5)fig_length=math.ceil(array.shape[0]

pytorch的tensor同理。先说结论：None实际上是增加了一个维度，它不是原维度的索引。为什么引入None说一下我找原文档的心路历程：在numpy的官方文档里搜索“slice”，也就是切片，很容易就能找到关于slice的介绍：BasicslicingextendsPython’sbasicconceptofslicingtoNdime

np格式的数组在展示图片时需要设置的格式转换。如果是(1,28,28)格式，则不可以转换成图片展示 如果是(28,28,1)格式，则可以转换成图片展示 同时，（1，28，28，1）也是不能够展示的。我想有可能是最后一个数字是channel即通道数。关于np.newaxis()函数np.newaxis的功能是增加新的维度

1前言np.newaxis的意思是给数组新增一个维度。“python中矩阵切片维数微秒变化”中介绍了矩阵切片有时候会降低矩阵维度，为保证维度不变，可以用np.newaxis新增一个维度。2

importnumpyasnparr=np.arange(5)print(arr)print(arr.shape)#method1print(arr[np.newaxis,:])print(arr[np.newaxis,:].shape)print(arr[:,np.newaxis])

np.newaxisnp.newaxis的功能是增加新的维度，但是要注意np.newaxis放的位置不同，产生的矩阵形状也不同。通常按照如下规则：np.newaxis放在哪个位置，就会给哪个位置增加维