高光谱数据集可以transforms.Normalize（）吗

是的，高光谱数据集可以使用transforms.Normalize()进行标准化。

transforms.Normalize()函数可以对张量进行标准化，使其均值为0，标准差为1，这是一种常见的数据预处理方法。对于高光谱数据集，标准化可以使数据更容易训练，同时可以消除不同波段之间的尺度差异。

例如，假设有一个高光谱数据集，它的每个像素由200个波段组成，每个波段的取值范围为0到255。可以使用以下代码对其进行标准化：

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.5]*200, std=[0.5]*200)
])

dataset = HSI_Dataset(root_dir=...,
                      transform=transform)

这里的mean和std参数是一个长度为200的列表，表示每个波段的均值和标准差，这里我们将它们都设置为0.5。这样标准化后，所有波段的均值都为0.0，标准差都为1.0。

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怎么对高光谱数据集进行transforms.Normalize（）,参数怎么设置

在对高光谱数据集进行normalize时，可以使用PyTorch中的transforms.Normalize()函数。这个函数可以使数据在每个通道上都变成零均值和单位方差，使得数据更容易训练。

具体来说，你需要先计算出你的数据集在每个通道上的均值和标准差。假设你的数据集有N个样本，每个样本有C个通道，数据维度为(N, C, H, W)，那么你可以使用NumPy计算出均值和标准差：

import numpy as np

# x为你的数据集
mean = np.mean(x, axis=(0, 2, 3))
std = np.std(x, axis=(0, 2, 3))

其中，axis=(0, 2, 3)表示在每个通道上计算均值和标准差。

然后，你就可以使用transforms.Normalize()函数对数据进行变换了，其中参数为计算出的均值和标准差：

from torchvision import transforms

normalize = transforms.Normalize(mean=mean, std=std)

这样，你就可以将数据集中的每个样本都进行normalize了。