① image.permute는 축을 변경할 때 사용합니다. 축을 변경한다는 의미를 예제로 확인해 봅시다.

x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(x)
x.permute(1, 0) ------ 차원(축) 0과 1을 바꿉니다.

다음은 0과 1의 차원(축)이 변경된 결과입니다. 즉, 행과 열이 변경되었습니다.

tensor([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]])
tensor([[1, 4],
        [2, 5],
        [3, 6]])

모델이 정확하게 예측한 이미지를 출력하기 위해 plot_most_correct() 함수를 호출합니다. 호출할 때 모델이 정확하게 예측한 이미지(correct_examples)에 대해 출력하도록 합니다.

코드 6-64 예측 결과 이미지 출력

classes = test_dataset.classes
N_IMAGES = 5
plot_most_correct(correct_examples, classes, N_IMAGES)