输入(channel,height,width)形式的tensor,并输入每个channel对应的均值和标准差作为参数,函数会利用这两个参数分别将每层标准化(使数据均值为0,方差为1)后输出。即: 例:(具体解释见参数详解) import torch from torchvision import transforms as T x = np.array([[[1, 1], [3, 3]], [[2, 2], [4,...
print("image_type: ",type(image_tensor)) print(image_tensor[0]) # 无法显示图片,Pytorch tensor的维度不符合plt的要求 #plt.imshow(image_numpy) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. image_shape: torch.Size([3, 224, 224]) image_dtype: torch.float32 image_type: <class 'torch.Tensor'> ...
torch.nn.functional.normalize(input, p=2.0, dim=1, eps=1e-12, out=None) Parameters: input: Input tensor of any shape p: 计算p范数。 dim: 计算范数的维度。 eps: 很小的数,防止分母为0。 out: The output tensor。 (计算的方式就是,每个维度的值,除以当前维度的Lp范数) 举例: input_ = ...
torch.nn.functional.normalize(tensor, p=2, dim=1, eps=1e-12, out=None)。 ```。 参数说明: - `tensor`:待标准化的张量。 -`p`:标准化的范式,默认为2,即L2范式。 - `dim`:标准化计算的维度,默认为 1,即对每个样本进行标准化。 - `eps`:数值稳定性参数,避免分母为 0。 - `out`:输出张量...
#转tensor arrayToTensor = torchvision.transforms.ToTensor() data_tensor = arrayToTensor(data)print(data_tensor.shape)print(data_tensor) # 归一化 # 这里的第一个参数(0.5,0.5,0.5)表示每个通道的均值都是0.5#第二个参数(0.5,0.5,0.5)表示每个通道的方差都为0.5。
import torch import numpy as np from torchvision import transforms import cv2 #自定义图片数组,数据类型一定要转为‘uint8’,不然transforms.ToTensor()不会归一化 data = np.array([ [[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1]], [[2,2,2],[2,2,2],[2,2,2],[2,2,2],[2...
在使用Tensor`规范化处理的时候报下面这个错 fromtorchvisionimporttransformsimportnumpyasnpimporttorchvisionimporttorch data = np.random.randint(0,255, size=12) img = data.reshape(2,2,3)print(img)print("*"*100) transform1 = transforms.Compose([ ...
import torch.nn.functional as F import torch a = torch.arange(20, dtype=torch.float).reshape(4,5) b = F.normalize(a, dim=0) c = F.normalize(a, dim=1) print(a) print(b) print(c) 输出 # 输入的数组 tensor([[ 0., 1., 2., 3., 4.], ...
torch.tensor(y), value=1)) ) ToTensor() ToTensor 将 PIL image 或者 NumPy ndarray 转换为 ...
> ∗00) 打印梯度的L2范数观察 (W.grad.norm(2)) Tensor 统计norm表示范数,不同于normalize(正则化) max, min, mean...;,<,>=,<=,! =,==torch.eq() 可 braodcast,返回0/1同型torch.equal() 比较每一值,都相等返回 True Tensor 高阶操作 ...