pytorch把cifar10灰度范围从0-255变换到0-1之间

可以使用torchvision.transforms.Normalize()函数来完成这个变换，具体代码如下：

import torchvision.transforms as transforms

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) # 将RGB范围从0-1变换到-1到1之间
])

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)

这里的Normalize()函数将RGB范围从0-1变换到-1到1之间，因为CIFAR10数据集是RGB图像，而不是灰度图像。如果想要将灰度范围从0-255变换到0-1之间，可以使用transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))，这样只需要对单通道灰度图像进行变换即可。

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pytorch把cifar10像素范围从0-255变换到0-1之间

可以使用以下代码将CIFAR10数据集的像素范围从0-255变换到0-1之间：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=(0.5, 0.5, 0.5), std=(0.5, 0.5, 0.5))
])

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=64,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

在上面的代码中，我们定义了一个转换对象`transform`，其中使用了`ToTensor()`将图像转换为张量，并使用`Normalize()`将像素范围从0-1之间的值归一化到-1到1之间的值。然后，我们将`transform`传递给`CIFAR10`数据集的构造函数，并使用`DataLoader`来加载数据集。

pytorch 训练cifar-10

要使用PyTorch训练CIFAR-10数据集，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的PyTorch库：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

2. 定义训练和测试数据集的转换方式：

transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

3. 加载CIFAR-10数据集并创建数据加载器：

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
                                          shuffle=True, num_workers=2)
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

4. 定义神经网络模型：

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
    
    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

net = Net()

5. 定义损失函数和优化器：

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

6. 进行模型的训练和测试：

for epoch in range(2):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        # 获取输入
        inputs, labels = data
        
        # 梯度清零
        optimizer.zero_grad()
        
        # 正向传播、反向传播、优化
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
        # 统计损失
        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0

print('Finished Training')

# 在测试集上测试模型
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data in testloader:
        images, labels = data
        outputs = net(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %.2f %%' %
      (100 * correct / total))

通过以上步骤，我们可以使用PyTorch训练CIFAR-10数据集，并获得模型的准确率。