torchvision 笔记：transforms.Normalize()
一般和transforms.ToTensor()搭配使用
作用就是先将输入归一化到(0,1)【transforms.ToTensor()】，再使用公式"(x-mean)/std"，将每个元素分布到(-1,1)
很多CV的代码中，是这样使用这一条语句的：torchvision.transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])这一组参数是从ImageNet数据集中获得的
在 torchvision 笔记：ToTensor()_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客的代码基础上我们进行修改
ToTensor 中的代码：
from PIL import Image from torchvision import transforms, utils a=Image.open(b+'img/00000.jpg') a
y=transforms.ToTensor() a=y(a) a ''' tensor([[[0.9255, 0.9255, 0.9255, ..., 0.9176, 0.9176, 0.9176],[0.9255, 0.9255, 0.9255, ..., 0.9176, 0.9176, 0.9176],[0.9255, 0.9255, 0.9255, ..., 0.9176, 0.9176, 0.9176],...,[0.7882, 0.7882, 0.7882, ..., 0.7922, 0.7922, 0.7922],[0.7882, 0.7882, 0.7882, ..., 0.7922, 0.7922, 0.7922],[0.7882, 0.7882, 0.7882, ..., 0.7922, 0.7922, 0.7922]],[[0.9255, 0.9255, 0.9255, ..., 0.9216, 0.9216, 0.9216],[0.9255, 0.9255, 0.9255, ..., 0.9216, 0.9216, 0.9216],[0.9255, 0.9255, 0.9255, ..., 0.9216, 0.9216, 0.9216],...,[0.7961, 0.7961, 0.7961, ..., 0.7922, 0.7922, 0.7922],[0.7961, 0.7961, 0.7961, ..., 0.7922, 0.7922, 0.7922],[0.7961, 0.7961, 0.7961, ..., 0.7922, 0.7922, 0.7922]],[[0.9255, 0.9255, 0.9255, ..., 0.9294, 0.9294, 0.9294],[0.9255, 0.9255, 0.9255, ..., 0.9294, 0.9294, 0.9294],[0.9255, 0.9255, 0.9255, ..., 0.9294, 0.9294, 0.9294],...,[0.7922, 0.7922, 0.7922, ..., 0.8000, 0.8000, 0.8000],[0.7922, 0.7922, 0.7922, ..., 0.8000, 0.8000, 0.8000],[0.7922, 0.7922, 0.7922, ..., 0.8000, 0.8000, 0.8000]]]) '''
Normalize的代码
z=transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
a=z(a)
a
'''
tensor([[[1.9235, 1.9235, 1.9235, ..., 1.8893, 1.8893, 1.8893],[1.9235, 1.9235, 1.9235, ..., 1.8893, 1.8893, 1.8893],[1.9235, 1.9235, 1.9235, ..., 1.8893, 1.8893, 1.8893],...,[1.3242, 1.3242, 1.3242, ..., 1.3413, 1.3413, 1.3413],[1.3242, 1.3242, 1.3242, ..., 1.3413, 1.3413, 1.3413],[1.3242, 1.3242, 1.3242, ..., 1.3413, 1.3413, 1.3413]],[[2.0959, 2.0959, 2.0959, ..., 2.0784, 2.0784, 2.0784],[2.0959, 2.0959, 2.0959, ..., 2.0784, 2.0784, 2.0784],[2.0959, 2.0959, 2.0959, ..., 2.0784, 2.0784, 2.0784],...,[1.5182, 1.5182, 1.5182, ..., 1.5007, 1.5007, 1.5007],[1.5182, 1.5182, 1.5182, ..., 1.5007, 1.5007, 1.5007],[1.5182, 1.5182, 1.5182, ..., 1.5007, 1.5007, 1.5007]],[[2.3088, 2.3088, 2.3088, ..., 2.3263, 2.3263, 2.3263],[2.3088, 2.3088, 2.3088, ..., 2.3263, 2.3263, 2.3263],[2.3088, 2.3088, 2.3088, ..., 2.3263, 2.3263, 2.3263],...,[1.7163, 1.7163, 1.7163, ..., 1.7511, 1.7511, 1.7511],[1.7163, 1.7163, 1.7163, ..., 1.7511, 1.7511, 1.7511],[1.7163, 1.7163, 1.7163, ..., 1.7511, 1.7511, 1.7511]]])
'''将tensor反变换回图片，则有
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