transforms.Normalize

`transforms.Normalize`是PyTorch中的一个数据转换函数，它用于将数据规范化（标准化）为均值为0，标准差为1的数据。这通常在深度学习中很有用，因为它可以帮助模型更快地收敛和提高模型的准确性。

`transforms.Normalize`的输入参数是均值和标准差，分别对应于每个通道的均值和标准差。例如，对于RGB图片，它需要3个均值和3个标准差。它可以用在数据预处理的管道中，例如在`transforms.Compose`中。

以下是一个示例，展示了如何使用`transforms.Normalize`，其中`mean`和`std`分别是每个通道的均值和标准差。

import torchvision.transforms as transforms

# 定义均值和标准差
mean = [0.485, 0.456, 0.406]
std = [0.229, 0.224, 0.225]

# 定义预处理管道
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=mean, std=std)
])

在上述预处理管道中，输入图像首先被调整大小为256x256像素，然后从中心裁剪成224x224像素，然后转换为张量，最后使用`transforms.Normalize`进行规范化。