transforms.Normalize(0.5,0.5)

A：transforms.Normalize(0.5,0.5)用于将图像张量进行归一化处理，使其各维度的数值范围在[-1,1]之间。其中第一个参数0.5表示在每个通道上减去0.5，第二个参数0.5表示在每个通道上除以0.5。这个方法适用于训练深度学习模型时，帮助加速收敛并提高模型的精确度。

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transforms.normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))

transforms.normalize((.5, .5, .5), (.5, .5, .5)) 是一个 PyTorch 中的图像变换函数，用于将图像像素值归一化到 [-1, 1] 的范围内。其中，(.5, .5, .5) 是均值，(.5, .5, .5) 是标准差。

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

这是一个 PyTorch 中用于数据预处理的 transform 组合，它包含了两个步骤：

1. `transforms.ToTensor()` 将 PIL.Image 或 numpy.ndarray 类型的数据转换为 PyTorch 中的 tensor，并且将像素值从 [0, 255] 归一化到 [0, 1]。

2. `transforms.Normalize(mean, std)` 将归一化到 [0, 1] 的像素值转换为均值为 mean，标准差为 std 的正态分布中的值。

在这里，均值和方差都是 (0.5,0.5,0.5)，表示每个通道的平均值和标准差都是 0.5。这个 transform 组合通常用于训练图像分类模型。