pytorch 归一化处理

在PyTorch中，可以使用transforms.Normalize(mean, std)函数来进行数据归一化处理。其中，mean是数据集的均值，std是数据集的标准差。使用该函数可以将原始的PILImage格式或者numpy.array格式的数据格式化为可被PyTorch快速处理的张量类型。

具体的步骤如下：
1. 准备好要进行归一化的数据集。
2. 将数据集转换为tensor类型，可以使用transforms.ToTensor()函数。
3. 计算数据集的均值和标准差。可以定义一个函数getstat(dataset)来计算mean和std。在该函数中，使用torch.utils.data.DataLoader将数据集加载进来，并设置batch_size为1，shuffle为False，num_workers为0，pin_memory为True。然后遍历loader中的数据，累积计算mean和std。
4. 将mean和std除以数据集的长度，得到整体数据集mean和std的平均值。
5. 返回mean和std的list形式。

下面是一个示例代码：

def getstat(dataset):
    loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=False, num_workers=0, pin_memory=True)
    mean = torch.zeros(1)
    std = torch.zeros(1)
    for x, _ in loader:
        mean += x.mean()
        std += x.std()
    mean = torch.div(mean, len(dataset))
    std = torch.div(std, len(dataset))
    return list(mean.numpy()), list(std.numpy())

mean, std = getstat(train_dataset)
mean_, std_ = getstat(valid_dataset)
print(mean, std)
print(mean_, std_)

在以上代码中，train_dataset和valid_dataset是要进行归一化处理的数据集。

如果需要自定义transforms，可以通过定义一个类来实现多参数传入，然后在类的__call__方法中实现具体的数据处理逻辑。例如，可以定义一个AddPepperNoise类来实现添加椒盐噪声的操作。

希望以上回答对您有帮助。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [学习pytorch中归一化transforms.Normalize](https://blog.csdn.net/qq_36998053/article/details/122319485)[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实现：数据集归一化处理](https://blog.csdn.net/weixin_45011313/article/details/126311481)[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%"]
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