如何将transforms.Normalize()后的tensor还原

将正态化后的张量还原为原始张量，需要执行以下步骤：

1. 计算每个通道的反标准化参数，即：

   mean = [-0.485/0.229, -0.456/0.224, -0.406/0.225]
   std = [1/0.229, 1/0.224, 1/0.225]

请注意，这里使用的是transforms.Normalize()的默认参数。

2. 对每个通道的像素值执行反标准化，即：

   pixel = pixel * std[channel_index] + mean[channel_index]

3. 将所有通道的像素值组合成一个张量。

完整的代码示例：

import torch
import torchvision.transforms as transforms

# 假设原始张量是img，且已经通过transforms.Normalize()标准化过
normalize = transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                                 std=[0.229, 0.224, 0.225])
img_norm = normalize(img)

# 反标准化
mean = [-0.485/0.229, -0.456/0.224, -0.406/0.225]
std = [1/0.229, 1/0.224, 1/0.225]
img = torch.zeros_like(img_norm)
for i in range(3):
    img[:, :, i] = img_norm[:, :, i] * std[i] + mean[i]