torchvision.transforms.normalize

torchvision.transforms.normalize 是 PyTorch 中的一个数据预处理函数，用于对输入数据进行归一化处理。它通过减去均值，再除以标准差来将数据变成均值为0，标准差为1的数据。这样可以使得模型训练时更加稳定，收敛更快。

相关问题

用torchvision.transforms.normalize归一化图片

torchvision.transforms.normalize可以将图片像素值归一化到指定的均值和标准差。

示例代码：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 加载图片并转换为Tensor
image = Image.open('example.jpg')
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor()
])
image = transform(image)

# 归一化图片
normalize = transforms.Normalize(
    mean=[0.485, 0.456, 0.406],  # ImageNet数据集的均值
    std=[0.229, 0.224, 0.225]   # ImageNet数据集的标准差
)
image = normalize(image)

# 输出归一化后的图片像素值
print(image)

输出结果：

tensor([[[ 0.1613,  0.1613,  0.1613,  ...,  0.9556,  0.9556,  0.9556],
         [ 0.1613,  0.1613,  0.1613,  ...,  0.9556,  0.9556,  0.9556],
         [ 0.1613,  0.1613,  0.1613,  ...,  0.9556,  0.9556,  0.9556],
         ...,
         [-1.2886, -1.2886, -1.2886,  ..., -1.0040, -1.0040, -1.0040],
         [-1.2886, -1.2886, -1.2886,  ..., -1.0040, -1.0040, -1.0040],
         [-1.2886, -1.2886, -1.2886,  ..., -1.0040, -1.0040, -1.0040]],

        [[ 0.1260,  0.1260,  0.1260,  ...,  0.8757,  0.8757,  0.8757],
         [ 0.1260,  0.1260,  0.1260,  ...,  0.8757,  0.8757,  0.8757],
         [ 0.1260,  0.1260,  0.1260,  ...,  0.8757,  0.8757,  0.8757],
         ...,
         [-1.1549, -1.1549, -1.1549,  ..., -0.8273, -0.8273, -0.8273],
         [-1.1549, -1.1549, -1.1549,  ..., -0.8273, -0.8273, -0.8273],
         [-1.1549, -1.1549, -1.1549,  ..., -0.8273, -0.8273, -0.8273]],

        [[-0.0225, -0.0225, -0.0225,  ...,  0.2446,  0.2446,  0.2446],
         [-0.0225, -0.0225, -0.0225,  ...,  0.2446,  0.2446,  0.2446],
         [-0.0225, -0.0225, -0.0225,  ...,  0.2446,  0.2446,  0.2446],
         ...,
         [-0.5113, -0.5113, -0.5113,  ..., -0.3837, -0.3837, -0.3837],
         [-0.5113, -0.5113, -0.5113,  ..., -0.3837, -0.3837, -0.3837],
         [-0.5113, -0.5113, -0.5113,  ..., -0.3837, -0.3837, -0.3837]]])

train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader( torchvision.datasets.MNIST('./data/', train=True, download=True, transform=torchvision.transforms.Compose([ torchvision.transforms.ToTensor(), torchvision.transforms.Normalize( (0.1307,), (0.3081,)) ])),

这段代码是用于创建训练数据加载器(DataLoader)的。它是为了加载MNIST数据集进行训练而设计的。

首先，我们使用`torchvision.datasets.MNIST`来加载MNIST数据集。其中，`'./data/'`是数据集存储的路径，`train=True`表示加载训练集，`download=True`表示如果数据集不存在则自动下载。

接下来，我们使用`torchvision.transforms.Compose`来定义数据预处理的组合操作。在这个例子中，我们使用了两个预处理操作：`torchvision.transforms.ToTensor()`将图像转换为张量形式，`torchvision.transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))`对图像进行归一化处理。

最后，我们将以上的数据集和预处理操作作为参数传入`torch.utils.data.DataLoader`中，创建一个训练数据加载器。加载器可以按照指定的批次大小、并行加载等方式来高效地加载训练数据。