python 归一化_python 归一化

0的任何次方等于1

1的任何次方等于1

所以规划化可以去掉

image=(image+1)/257

这个部分就需要17ms，p100机器上：

start=time.time()

inp_image = ((inp_image / 255. - self.mean) / self.std).astype(np.float32)

images = inp_image.transpose(2, 0, 1).reshape(1, 3, inp_height, inp_width)

print("guiyihua",time.time()-start)

归一化，这个不支持图像

def Normalize(data):

m = np.mean(data)

mx = max(data)

mn = min(data)

return [(float(i) - m) / (mx - mn) for i in data]

data=[1,255,2,23,150]

print(Normalize(data))

减均值，除以标准差

from sklearn import preprocessing

import numpy as np

# X = np.array([1,255,35])

X_scaled = preprocessing.scale(data)

print(X_scaled)

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