Вспомогательная библиотека, на которую вы ссылаетесь, разработана Udacity.
Определите функцию imshow следующим образом:
def imshow(image, ax=None, title=None, normalize=True):
"""Imshow for Tensor."""
if ax is None:
fig, ax = plt.subplots()
image = image.numpy().transpose((1, 2, 0))
if normalize:
mean = np.array([0.485, 0.456, 0.406])
std = np.array([0.229, 0.224, 0.225])
image = std * image + mean
image = np.clip(image, 0, 1)
ax.imshow(image)
ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)
ax.spines['left'].set_visible(False)
ax.spines['bottom'].set_visible(False)
ax.tick_params(axis='both', length=0)
ax.set_xticklabels('')
ax.set_yticklabels('')
return ax
Впоследствии вызов:
imshow("your_image");
И вы готовы идти!
Ссылка:
https://github.com/udacity/DL_PyTorch/blob/master/helper.py#L42