複数の画像表示のやり方を知りたい

Question

kerasでcGANのモデルを実装しようと試みている初学者です。
Jupyter notebookを使用しています。

ある画像生成モデル学習させて、以下のようにテストしました。

    generator_model_output = generator_model.predict(rawImage, batch_size=1, verbose=0)
    
    for i in range(10):
        gen = generator_model_output[i]
        plt.imshow(gen)
        
    plt.show()

テスト用の入力画像を10枚に対して、それぞれに対応する出力画像を10枚得たいと考えていまが、

この出力画像を表示する方法がわかりません。

よろしくお願いいたします。

発生している問題・エラーメッセージ

本コードですと以下の出力メッセージと1枚の出力画像が表示されて終了です。
本来は10枚の出力画像が見たいのですが、うまくいきませんでした。

Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers).
Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers).
Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers).
Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers).
Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers).
Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers).
Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers).
Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers).
Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers).
Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers).

以下はテスト用のコード全体

def test():
    rawImage, procImage, rawImage_val, procImage_val = load_data(datasetpath)
    img_shape = rawImage.shape[-3:]
    patch_num = (img_shape[0] // patch_size) * (img_shape[1] // patch_size)
    disc_img_shape = (patch_size, patch_size, procImage.shape[-1])
    
    filters_num = 64
    axis_num = -1
    channels_num = img_shape[-1]
    min_s = min(img_shape[:-1])

    
    generator_model = load_generator(img_shape,disc_img_shape)
    generator_model.load_weights('generator.h5', by_name=True)
    
    generator_model_output = generator_model.predict(rawImage, batch_size=1, verbose=0)
    
    for i in range(10):
        gen = generator_model_output[i]
        plt.imshow(gen)
        
    plt.show()

試したこと

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。

Answer 1

自己解決いたしました。
単純に、plt.show()の位置が原因でした。

    for i in range(10):
        gen = generator_model_output[i]
        plt.imshow(gen)
        plt.show()