transforms.Normalize

`transforms.Normalize` 是 PyTorch 中的一个数据变换操作，它用于对数据进行标准化操作。具体来说，它将每个数据点减去均值，然后再除以标准差，从而将数据标准化到零均值和单位方差。这个操作通常用于神经网络的输入数据预处理中，以提高模型的训练效果。

在 PyTorch 中使用 `transforms.Normalize` 可以通过如下方式：

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

其中 `mean` 和 `std` 分别是三个通道的均值和标准差，这里假设输入数据是 RGB 彩色图像，每个通道的均值和标准差都是 0.5。在使用时，需要将该变换操作加入到数据预处理流水线中，例如：

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