上述代码 反归一化

如果你已经对数据集进行了归一化，那么在模型输出的时候，你可能需要将预测结果反归一化，以便得到与原始数据集相同的结果。以下是在 PyTorch 中进行反归一化的示例代码：

import numpy as np

# 反归一化函数
def denormalize(x):
    out = (x + 1) / 2
    return out.clamp(0, 1)

# 假设有一个 batch_size 为 64 的输出张量 output
output = model(input)
output_denormalized = denormalize(output)

# 将输出张量转换为 numpy 数组
output_denormalized = output_denormalized.detach().numpy()

# 将输出张量的形状从 (batch_size, channels, height, width) 转换为 (batch_size, height, width, channels)
output_denormalized = np.transpose(output_denormalized, (0, 2, 3, 1))

在上面的代码中，我们首先定义了一个 `denormalize` 函数，该函数将归一化后的张量反归一化到原始范围内。然后，我们将模型输出的张量 `output` 输入到该函数中，得到反归一化后的张量 `output_denormalized`。最后，我们将张量转换为 numpy 数组，并将其形状从 `(batch_size, channels, height, width)` 转换为 `(batch_size, height, width, channels)`。