pytorch中怎么将二维数据归一化【0,1】之间

在PyTorch中对二维数据进行归一化可以使用 `torchvision.transforms.Normalize`函数。

首先，您需要将二维数据转换为PyTorch的张量（tensor）对象。可以使用`torch.tensor`函数将numpy数组或其他类型的数据转换为张量。

然后，可以使用 `torchvision.transforms.Normalize`函数对数据进行归一化。该函数的参数是平均值和标准差。

下面是一个具体的示例代码，假设您要归一化一个大小为（N，2）的二维数据：

import numpy as np
import torch
import torchvision.transforms as transforms

# 创建一个大小为 (N, 2) 的二维数据
data = np.random.rand(N, 2)

# 将数据转换为PyTorch的张量
tensor = torch.tensor(data)

# 计算平均值和标准差
mean = tensor.mean(dim=0)
std = tensor.std(dim=0)

# 使用Normalize函数进行归一化
normalize = transforms.Normalize(mean=mean, std=std)
normalized_data = normalize(tensor)

在上述代码中，`mean`和`std`分别是数据的均值和标准差。`normalize`是一个归一化对象，可以将数据传递给它以获得归一化的结果。

这样就可以得到归一化后的数据 `normalized_data`，它的值将在[0,1]之间。