python vscで画像が表示されない

Question

前提・実現したいこと

２つのサイトを見ながら画像認識のプログラムを作っています
https://qiita.com/tomo_20180402/items/e8c55bdca648f4877188
https://qiita.com/kojikoji_ksnv/items/12dfe9075cb1dd3afe59
主に猫の方を参考にしているのですが、同じコードを書いても出力結果で画像が出ません。原因がわかる方教えて下さい

該当のソースコード

from keras import layers, models,optimizers

from PIL import Image
import os, glob
import numpy as np
import random, math
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.utils import np_utils


model = models.Sequential()
model.add(layers.Conv2D(32,(3,3),activation="relu",
input_shape=(150,150,3)))
model.add(layers.MaxPooling2D((2,2)))
model.add(layers.Conv2D(64,(3,3),activation="relu"))
model.add(layers.MaxPooling2D((2,2)))
model.add(layers.Conv2D(128,(3,3),activation="relu"))
model.add(layers.MaxPooling2D((2,2)))
model.add(layers.Conv2D(128,(3,3),activation="relu"))
model.add(layers.MaxPooling2D((2,2)))
model.add(layers.Flatten())
model.add(layers.Dense(512,activation="relu"))
#ここの「7」は判別する画像の種類数
model.add(layers.Dense(7,activation="sigmoid")) 
model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adadelta',
metrics=['accuracy'])
#保存した画像データ
X_train, X_test, y_train, y_test = np.load(
    "E:\python\monster_data.npy",allow_pickle=True)

nb_classes = 7

#データの正規化
X_train = X_train.astype("float") / 255
X_test  = X_test.astype("float")  / 255

#kerasで扱えるようにcategoriesをベクトルに変換
y_train = np_utils.to_categorical(y_train, nb_classes)
y_test  = np_utils.to_categorical(y_test, nb_classes)

History = model.fit(X_train,y_train,epochs=10,batch_size=6
,validation_data=(X_test,y_test))
score = model.model.evaluate(x=X_test,y=y_test)


print("loss=", score[0])
print("accuracy=", score[1])

# データの可視化（テストデータの先頭の5枚）
for i in range(5):
    plt.subplot(2, 5, i+1)
    plt.imshow(X_test[i], 'gray')

# 予測（テストデータの先頭の5枚）
pred = np.argmax(model.predict(X_test[0:5]), axis=1)
print(pred)

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

python 3.6.12
vsc 1.52.1