importtorchfromtorchvisionimporttransforms# 创建一个示例数据集data=torch.tensor([1,2,3,4,5],dtype=torch.float)# 计算数据的均值和标准差mean=torch.mean(data)std=torch.std(data)# 创建一个transforms对象normalize=transforms.Normalize
data = torch.unsqueeze(data,0) nb_samples = 0. #创建3维的空列表 channel_mean = torch.zeros(3) #tensor([0., 0., 0.]) channel_std = torch.zeros(3) #tensor([0., 0., 0.]) print(data.shape) # torch.Size([1,3,5,5]) # tensor([[[0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039]...
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。 #【因为图像一般是三个通道,所以这里的向量都是1x3的🍵🍵🍵】 # normalize = transforms.Norm...
# transforms.ToTensor(), #将图片变成 Tensor,并且把数值normalize到[0,1] # transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) #这里Normalize的数值是经验性的,从ImageNet中总结出来的,[0.485, 0.456, 0.406]是均值mean,[0.229, 0.224, 0.225]是方差std。 # ]) ###简单变化3 # tr...
(data) data = transforms.Normalize(channel_mean, channel_std)(data) print(data) 输出: tensor([[[-1.3856, -1.3856, -1.3856, -1.3856, -1.3856], [-0.6928, -0.6928, -0.6928, -0.6928, -0.6928], [ 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000], [ 0.6928, 0.6928, 0.6928, 0.6928, 0.6928], [...
而后面的transform.Normalize()则把0-1变换到(-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. ...
这里我们使用标准大小为 3X3 的核。步幅设定为 1,后面一直是这样,除非你计划缩减图像的维度。将步幅设置为 1,卷积会一次变为 1 像素。最后,我们设定填充(padding)为 1:这样能确保我们的图像以0填充,从而保持输入和输出大小一致。 基本上,你不用太担心目前的步幅和填充大小,重点关注 in_channels 和 out_channels...
标准化:transforms.Normalize class torchvision.transforms.Normalize(mean, std) 功能:对数据按通道进行标准化,即先减均值,再除以标准差,注意是 h * w * c 转为tensor,并归一化至[0-1]:transforms.ToTensor 功能:将 PIL Image 或者 ndarray 转换为 tensor,并且归一化至[0-1] 注意事项:归一化至[0-1]是直...
steps # Normalize our loss (if averaged) loss.backward() # Backward pass if (i+1) % accumulation_steps == 0: # Wait for several backward steps optimizer.step() # Now we can do an optimizer step model.zero_grad() # Reset gradients tensors if (i+1) % evaluation_steps == 0: # ...
填充一个tensor使用N(0,std) std=gain×√2fan−in+fan−out也称为Glorot initialization。 kaiming分布 Xavier在tanh中表现的很好,但在Relu激活函数中表现的很差,所何凯明提出了针对于relu的初始化方法。pytorch默认使用kaiming正态分布初始化卷积层参数。 (1)kaiming均匀分布 代码语言:javascript 代码运行次数:0...