大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
数据归一化处理transforms.Normalize（）
1. 图像预处理Transforms(主要讲解数据标准化）
1.1 理解torchvision
transforms属于torchvision模块的方法，它是常见的图像预处理的方法
在这里贴上别人整理的transforms运行机制：
可以看出torchvision工具包中包含三个主要模块，主要讲解学习transforms
torchvision.transforms:常用的数据预处理方法，提升泛化能力
包括：数据中心化、数据标准化、缩放、裁剪、旋转、翻转、填充、噪声添加、灰度变换、线性变换、仿射变换、亮度、饱和度及对比度变换等
1.2 数据标准化——transforms.normalize()
功能：逐channel的对图像进行标准化（均值变为0，标准差变为1），可以加快模型的收敛
output = (input – mean) / std
mean:各通道的均值
std：各通道的标准差
inplace：是否原地操作
思考：
（1）据我所知，归一化就是要把图片3个通道中的数据整理到[-1, 1]区间。
x = (x – mean(x))/std(x)
只要输入数据集x确定了，mean(x)和std(x)也就是确定的数值了，为什么Normalize()函数还需要输入mean和std的数值呢？？？？
（2）RGB单个通道的值是[0, 255]，所以一个通道的均值应该在127附近才对。
如果Normalize()函数去计算 x = (x – mean)/std ，因为RGB是[0, 255]，算出来的x就不可能落在[-1, 1]区间了。
（3）在我看的了论文代码里面是这样的：
torchvision.transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
为什么就确定了这一组数值，这一组数值是怎么来的？ 为什么这三个通道的均值都是小于1的值呢？
理解：
（1）针对第一个问题，mean 和 std 肯定要在normalize（）之前自己先算好再传进去的，不然每次normalize（）就得把所有的图片都读取一遍算这两个
（2）针对第二个问题，有两种情况
（a )如果是imagenet数据集，那么ImageNet的数据在加载的时候就已经转换成了[0, 1].
（b) 应用了torchvision.transforms.ToTensor，其作用是将数据归一化到[0,1]（是将数据除以255），transforms.ToTensor（）会把HWC会变成C *H *W（拓展：格式为(h,w,c)，像素顺序为RGB）
（3）针对第三个问题：[0.485, 0.456, 0.406]这一组平均值是从imagenet训练集中抽样算出来的。
继续有疑问：
ToTensor 已经[0,1]为什么还要[0.485, 0.456, 0.406]？那么归一化后为什么还要接一个Normalize()呢?Normalize()是对数据按通道进行标准化，即减去均值，再除以方差
解答：
别人的解答：数据如果分布在(0,1)之间，可能实际的bias，就是神经网络的输入b会比较大，而模型初始化时b=0的，这样会导致神经网络收敛比较慢，经过Normalize后，可以加快模型的收敛速度。
因为对RGB图片而言，数据范围是[0-255]的，需要先经过ToTensor除以255归一化到[0,1]之后，再通过Normalize计算过后，将数据归一化到[-1,1]。
是否可以这样理解：
[0，1]只是范围改变了， 并没有改变分布，mean和std处理后可以让数据正态分布?
参考：
pytorch torchvision.transforms.Normalize()中的mean和std参数—解惑
pytorch的transform中ToTensor接着Normalize
另外这篇包含数据增强部分：
Pytorch框架学习（6）——transforms与normalize
拓展：
数据增强又称为数据增广，数据扩增，它是对训练集进行变换，使训练集更丰富，从而让模型更具泛化能力。
发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/152318.html原文链接：https://javaforall.net
