transforms.Normalize()的作用

transforms.Normalize()的作用是将图像数据标准化，即将图像像素值减去均值，再除以标准差，使得所有像素的均值为0，标准差为1。这个操作可以使得数据的分布更加稳定，有助于提高训练的稳定性和效果。

具体来说，transforms.Normalize()的计算公式为：

$$\frac{x-mean}{std}$$

其中，$x$表示原始图像像素值，$mean$表示均值，$std$表示标准差。在实际应用中，$mean$和$std$的值通常是通过对训练集进行统计得到的。

transforms.Normalize()通常作为数据预处理的一步，可以在数据加载时对图像进行标准化处理，例如：

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(
        mean=[0.485, 0.456, 0.406],
        std=[0.229, 0.224, 0.225]
    )
])

其中，mean和std是针对每个通道(R、G、B)的均值和标准差，这里的值是根据ImageNet数据集进行统计得到的。