def __init__(self, mean, std, tensor_shape=[3, 1, 1])

这是一个Python类的构造函数，用于初始化均值、标准差和张量形状等参数。它通常用于数据预处理管道中，例如在图像分类或物体检测任务中。下面是一个简单的示例代码，演示如何初始化这个类：

class Normalize(object):
    """
    Normalize image tensor with mean and standard deviation.
    Args:
        mean (list[float]): Mean values of 3 channels.
        std (list[float]): Std values of 3 channels.
        tensor_shape (list[int]): The shape of input tensor, default [3, 1, 1].
    """
    def __init__(self, mean, std, tensor_shape=[3, 1, 1]):
        self.mean = mean
        self.std = std
        self.tensor_shape = tensor_shape

在上面的代码中，我们定义了一个名为Normalize的类，它有三个参数：mean、std和tensor_shape。mean和std是长度为3的列表，分别表示三个通道的均值和标准差。tensor_shape是一个长度为3的列表，表示输入张量的形状。我们可以通过创建一个Normalize对象并传递这些参数来初始化它：

# 初始化Normalize对象
normalize = Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225], tensor_shape=[3, 224, 224])

在上面的代码中，我们创建了一个名为normalize的Normalize对象，并为mean、std和tensor_shape参数传递了相应的值。