importtorch# 创建一个示例张量data=torch.tensor([[1.0,2.0,3.0],[4.0,5.0,6.0],[7.0,8.0,9.0]])# 计算最小值和最大值data_min=data.min(dim=0,keepdim=True)[0]data_max=data.max(dim=0,keepdim=True)[0]# 归一化到0到1之间normalized_data=(data-data_min)/(data_max-data_min)print("归一...
归一化(Normalization):将一列数据变化到某个固定区间(范围)中,通常,这个区间是[0, 1],广义的讲,可以是各种区间,比如映射到[0,1]一样可以继续映射到其他范围,图像中可能会映射到[0,255],其他情况可能映射到[-1,1]。 1. 公式 2. 实现 自己实现: defnormalization(X):"""X : ndarray 对象"""min_=X...
你的输入如果是一个矩阵A，那么可以直接用mapminmax实现，只需要注意做两次转置就行了：[A_normalized_transposd, PS] = mapminmax(A.', 0, 1);A_normalized = A_normalized_transposd.';A_normalized就是A每列的归一化结果，每列最小的数对应0，最大的数对应1。对mapminmax有什么问题可以直接在...
归一化(Normalization)：将一列数据变化到某个固定区间(范围)中，通常，这个区间是[0, 1]，广义的讲...