python反归一化后值变大

时间: 2023-08-26 16:13:42 浏览: 112

pytorch 归一化与反归一化实例

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在PyTorch中，归一化与反归一化是深度学习中常见的数据预处理和后处理步骤。归一化主要是将数据转换到一个标准的范围或分布上，通常是从0到1，或者均值为0，方差为1的分布。反归一化则是在模型预测之后，将数据恢复到原始的尺度和范围，便于后续处理或展示。以下知识点围绕着给定文件中提到的实例进行展开： 1. ToTensor()和transforms.Normalize()的使用：在PyTorch中，ToTensor()是将PIL Image或NumPy.ndarray转换为FloatTensor，并且归一化到0到1范围内。transforms.Normalize()则用于将张量的值标准化，具体为减去均值mean并除以标准差std。在实例中，使用了以下代码进行转换： ```python transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485,0.456,0.406],[0.229,0.224,0.225]) ``` 这表示将输入数据归一化到均值为[0.485, 0.456, 0.406]，标准差为[0.229, 0.224, 0.225]的分布。 ***pose的用途： ***pose允许将多个变换组合成一个变换操作。在示例中，Compose被用于将ToTensor和Normalize组合为一个预处理流程： ```python trans_compose=***pose(transform_val_list) x=trans_compose(data) ``` 这使得可以一次性地应用一系列变换，简化了预处理的代码。 3. 归一化与反归一化的具体实现：代码中的归一化实际上是在ToTensor()的基础上，手动进行了归一化调整。具体做法是先将图像数据转为张量后，将每个通道的数据乘以对应的标准差后再加均值： ```python x[0]=x[0]*std[0]+mean[0] x[1]=x[1]*std[1]+mean[1] x[2]=x[2].mul(std[2])+mean[2] ``` 其中的x[0], x[1], x[2]分别对应图像的红、绿、蓝三个通道。反归一化则是将归一化处理后的数据乘以255后转换为字节类型： ```python img=x.mul(255).byte() ``` 然后将数据转换回NumPy数组，并转置维度以匹配OpenCV的图像格式： ```python img=img.numpy().transpose((1,2,0)) ``` 最后使用OpenCV的函数显示图像。 4. 使用OpenCV读取和显示图像：示例中使用了cv2库来读取和显示图像。具体用到了cv2.imread来读取图像，cv2.imshow来显示图像，以及cv2.waitKeyEx()来等待用户按键事件，以保持窗口显示： ```python path="d:/2.jpg" data=cv2.imread(path) cv2.imshow("sdf",img) cv2.waitKeyEx() ``` 这使得在PyTorch处理图像之后，可以通过OpenCV的函数来查看处理的结果。 5. 性能测试：代码还涉及了性能测试，通过记录执行时间来评估归一化与反归一化操作的耗时。具体操作是在执行前后使用time.time()记录时间，计算执行特定代码片段的耗时： ```python t1=time.time() x=trans_compose(data) print("gui",time.time()-start) ``` 在实验中，测试了归一化和反归一化的运行时间约为7毫秒。这有助于开发者了解这些操作的性能开销，特别是在需要处理大量数据或实时处理的情况下。 6. 多路摄像头处理的考虑：实例中提到了在多路摄像头系统中，归一化和反归一化的处理速度可能比较慢。这暗示了在实际的多摄像头应用中，需要对这些操作的性能有所评估和优化，以确保系统的响应速度和效率。这篇实例文章详细介绍了在PyTorch中如何进行图像数据的归一化与反归一化处理，并结合OpenCV进行图像的读取和显示。同时，还强调了性能测试的重要性，并针对多路摄像头系统的性能考虑给出了提示。这些知识点对于进行深度学习图像处理和优化非常关键，具有很好的参考价值。

反归一化后值变大的可能原因有多种可能性，取决于所使用的反归一化方法和数据的特性。在给出具体原因之前，我需要了解一些更多的信息。请问您使用的是哪种反归一化方法？另外，您能提供一些样本数据以及反归一化之前和之后的值吗？这将有助于我更好地理解您的问题并给出准确的答案。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [基础学习——python 归一化、反归一化、标准化、反标准化、python输出数据显示不完全怎么解决](https://blog.csdn.net/weixin_45464524/article/details/128234291)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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