pytorch标准化函数及用法，归一化的和标准化的区别是什么

PyTorch中的标准化函数是torch.nn.functional.normalize()，用法如下：

torch.nn.functional.normalize(input, p=2, dim=1, eps=1e-12, out=None)

其中，input为需要标准化的张量，p为正则化的p值，默认为2，dim为标准化的维度，默认为1，eps为一个小数值，用于防止除数为0，out为输出张量。

归一化和标准化的区别在于归一化是将数据缩放到[0,1]的范围内，而标准化则是让数据服从均值为0，标准差为1的标准正态分布。归一化适用于特征值相差比较大的情形，而标准化适用于特征值相差不大但分布不均匀的情形，可以使不同属性的值具有可比性。