mnist数据集归一化

在处理MNIST数据集时，对数据进行归一化是很重要的。归一化是将数据缩放到一个特定的范围内，通常是将数据映射到0到1之间。这可以帮助我们更好地训练模型并提高模型的性能。

对于MNIST数据集，一种常用的归一化方法是将像素值除以255，这样可以将像素值转化为0到1之间的浮点数。这个方法可以确保所有的像素值都处于相同的范围内，使得模型更容易学习到有效的特征。

在使用PyTorch框架下载和读取MNIST数据集时，可以通过使用torchvision.transforms模块中的ToTensor()方法来进行归一化操作。ToTensor()方法将图像转换为张量，并将像素值除以255，从而实现了归一化。

因此，对于mnist数据集归一化的方法是将像素值除以255，可以使用PyTorch框架中的ToTensor()方法来实现。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [图像识别-MNIST分类问题](https://blog.csdn.net/weixin_45753078/article/details/121480857)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [【PyTorch】KNN实战之MNIST数据分类与归一化处理](https://blog.csdn.net/qq_44833724/article/details/123526142)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]