怎么对高光谱数据集进行transforms.Normalize（）,参数怎么设置

在对高光谱数据集进行normalize时，可以使用PyTorch中的transforms.Normalize()函数。这个函数可以使数据在每个通道上都变成零均值和单位方差，使得数据更容易训练。

具体来说，你需要先计算出你的数据集在每个通道上的均值和标准差。假设你的数据集有N个样本，每个样本有C个通道，数据维度为(N, C, H, W)，那么你可以使用NumPy计算出均值和标准差：

import numpy as np

# x为你的数据集
mean = np.mean(x, axis=(0, 2, 3))
std = np.std(x, axis=(0, 2, 3))

其中，axis=(0, 2, 3)表示在每个通道上计算均值和标准差。

然后，你就可以使用transforms.Normalize()函数对数据进行变换了，其中参数为计算出的均值和标准差：

from torchvision import transforms

normalize = transforms.Normalize(mean=mean, std=std)

这样，你就可以将数据集中的每个样本都进行normalize了。