transforms.ToTensor()与transforms.Normalize()函数解析

1、transforms.ToTensor()作用

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。具体可参见如下代码：

import torchvision.transforms as transforms
import numpy as np
from __future__ import print_function# 定义转换方式，transforms.Compose将多个转换函数组合起来使用
transform1 = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])  #归一化到(0,1)，简单直接除以255# 定义一个数组
d1 = [1,2,3,4,5,6]
d2 = [4,5,6,7,8,9]
d3 = [7,8,9,10,11,14]
d4 = [11,12,13,14,15,15]
d5 = [d1,d2,d3,d4]
d = np.array([d5,d5,d5],dtype=np.float32)
d_t = np.transpose(d,(1,2,0)) # 转置为类似图像的shape，(H,W,C)，作为transform的输入
# 查看d的shape
print('d.shape: ',d.shape, '\n', 'd_t.shape: ', d_t.shape)# 输出d.shape: (3, 4, 6) d_t.shape: (4, 6, 3)d_t_trans = transform1(d_t) # 直接使用函数归一化# 手动归一化,下面的两个步骤可以在源码里面找到
d_t_temp = torch.from_numpy(d_t.transpose((2,0,1)))
d_t_trans_man = d_t_temp.float().div(255)print(d_t_trans.equal(d_t_trans_man))# 输出True

2、transforms.Normalize()作用

在transforms.Compose([transforms.ToTensor()])中加入transforms.Normalize()，如下所示：transforms.Compose([transforms.ToTensor(),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)

transform2 = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(std=(0.5,0.5,0.5),mean=(0.5,0.5,0.5))])# 归一化到（0,1）之后，再 (x-mean)/std，归一化到（-1,1），数据中存在大于mean和小于meand_t_trans_2 = transform2(d_t)
d_t_temp1 = torch.from_numpy(d_t.transpose((2,0,1)))
d_t_temp2 = d_t_temp1.float().div(255)
d_t_trans_man2 = d_t_temp2.sub_(0.5).div_(0.5)
print(d_t_trans_2.equal(d_t_trans_man2))#输出True

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。

3.参考

https://blog.csdn.net/u014484247/article/details/79997357