pytorch图像归一化

pytorch中的图像归一化可以通过下面的代码实现：

import torchvision.transforms as transforms

# 定义transforms
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(), # 将图片转换为tensor
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) # 归一化
])

# 加载数据集
dataset = datasets.ImageFolder(root='./data', transform=transform)

# 加载数据集的dataloader
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

其中，`transforms.Normalize()`函数中的`mean`和`std`参数分别表示均值和标准差，可以根据具体的数据集进行调整。此外，还需要注意的是，`transforms.Normalize()`函数需要在`transforms.ToTensor()`函数之后进行调用。