transform.Normalize()用法+后面参数为什么用(0.5，0.5，0.5)(0.5，0.5，0.5)

transform.Normalize():用均值和标准差对张量图像进行归一化

经常看到

transform.ToTensor(),
transform.Normalize((0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5))

那transform.Normalize()是怎么工作的呢？以上面代码为例，

ToTensor()能够把灰度范围从0-255变换到0-1之间，ToTensor()将shape为(H, W, C)的nump.ndarray或img转为shape为(C, H, W)的tensor，其将每一个数值归一化到[0,1]，其归一化方法比较简单，直接除以255即可

transforms.Normalize(std=(0.5,0.5,0.5),mean=(0.5,0.5,0.5))，则其作用就是先将输入归一化到(0,1)，再使用公式"(x-mean)/std"，将每个元素分布到(-1,1)

具体地说，对每个通道而言，Normalize执行以下操作：

image=(image-mean)/std

其中mean和std分别通过(0.5,0.5,0.5)和(0.5,0.5,0.5)进行指定。原来的0-1最小值0则变成(0-0.5)/0.5=-1，而最大值1则变成(1-0.5)/0.5=1.

可我看很多代码里面是这样的：
torchvision.transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
这一组值是怎么来的？这一组值是从imagenet训练集中抽样算出来的。

总结：

经过上面normalize()的变换后变成了均值为0 方差为1（其实就是最大最小值为1和-1）

每个样本图像变成了均值为0 方差为1 的标准正态分布，这就是最普通（科学研究价值最大的）的样本数据了

原文链接：https://blog.csdn.net/jzwong/article/details/104272600

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