CNN模型训练过程中中如何实现数据标准化和数据清洗，生成pytorch代码

数据标准化和数据清洗是CNN模型训练中非常重要的一步，可以提高模型的准确率和稳定性。下面是使用PyTorch实现数据标准化和数据清洗的示例代码：

import torch
from torchvision import transforms, datasets

# 数据标准化的Transform
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(224),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])

# 加载训练数据集
train_data = datasets.ImageFolder('train', transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=32, shuffle=True)

# 数据清洗，去除异常值
def outlier_removal(data):
    # 计算数据的标准差和均值
    std = torch.std(data)
    mean = torch.mean(data)
    # 定义异常值的阈值
    threshold = 3 * std
    # 将数据中大于阈值的值替换为均值
    data[data > threshold] = mean
    return data

# 加载测试数据集
test_data = datasets.ImageFolder('test', transform=transform)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_data, batch_size=32, shuffle=True)

# 对训练数据进行标准化和清洗
for images, labels in train_loader:
    # 标准化
    images = transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))(images)
    # 清洗
    images = outlier_removal(images)
    # 进行模型训练

# 对测试数据进行标准化和清洗
for images, labels in test_loader:
    # 标准化
    images = transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))(images)
    # 清洗
    images = outlier_removal(images)
    # 进行模型测试

以上代码演示了如何使用PyTorch中的transforms对输入数据进行标准化，以及如何使用自定义函数对数据进行清洗。在训练和测试过程中，我们需要分别对训练数据和测试数据进行标准化和清洗，以保证模型的稳定性和准确率。