def get_mean_and_std(dataset): '''Compute the mean and std value of dataset.''' dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=True, num_workers=2) mean = torch.zeros(3) std = torch.zeros(3) print('==> Computing mean and std..') for inputs, targets in dataloader: for i in range(3): mean[i] += inputs[:,i,:,:].mean() std[i] += inputs[:,i,:,:].std() mean.div_(len(dataset)) std.div_(len(dataset)) return mean,这段代码是干什么的

这段代码是用来计算给定数据集的均值和标准差的。它首先创建一个数据加载器(`dataloader`)，用于加载数据集，并将每个数据样本单独作为一个批次(`batch_size=1`)进行处理。然后，它在循环中计算每个通道(在这里是3个通道)的均值和标准差，并将结果存储在`mean`和`std`张量中。最后，它将每个通道的总和除以数据集的大小(`len(dataset)`)，以获得该通道的平均值和标准差，并返回这些值。