起因是看到有的T.Normalize参数是固定的一堆0.5，而有的则是符合函数定义的计算出来的均值标准差而产生的疑惑


文章目录

  • 一. 函数功能（快速上手）
  • 二. transform.Normalize参数详解及样例
  • 三. 常见用法（解释了为何有时参数是固定的0.5）


一. 函数功能（快速上手）

T.Normalize(mean, std)

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：

pytorch normalize pytorch normalize参数_深度学习
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, 4]]])
tr = T.Normalize([2,3], [1,1])
tr(x.float())
'''
输出：
tensor([[[-1., -1.],
         [ 1.,  1.]],
        [[-1., -1.],
         [ 1.,  1.]]])
'''

二. transform.Normalize参数详解及样例

T.Normalize(mean, std)

参数详解：

  • mean：（list）长度与输入的通道数相同，代表每个通道上所有数值的平均值。
  • std：（list）长度与输入的通道数相同，代表每个通道上所有数值的标准差。
import torch

x=torch.tensor([[[1,1],[3,3]],[[2,2],[4,4]]])
x
'''
tensor([[[1, 1],
         [3, 3]],  # 第一个通道均值为2，标准差为1
         
        [[2, 2],
         [4, 4]]]) # 第二个通道均值为3，标准差为1
'''

#  所以这个tensor的mean应为[2,3]，std应为[1,1]

将每个通道的均值和标准差作为参数输入，即可使每个通道标准化，即均值为0，方差为1

from torchvision import transforms as T
tr = T.Normalize([2,3], [1,1])
tr(x.float())
'''
tensor([[[-1., -1.],
         [ 1.,  1.]],
        [[-1., -1.],
         [ 1.,  1.]]])
'''

三. 常见用法（解释了为何有时参数是固定的0.5）

1.如上例所示，分别计算出每层通道的均值和标准差，作为参数输入即可对每层通道进行标准化

思考：

问题：按说输入确定时，每个通道的均值和标准差也就确定了，但为什么这个函数任需要人为输入这两个参数？

回答：当输入的图片较大时，通道的均值和标准差计算相对耗时。人为的话可以取样计算或估算这两个值，更加灵活。

2.将两个参数都设置为0.5并与transforms.ToTensor()一起使用可以使将数据强制缩放到[-1,1]区间上。（标准化只能保证大部分数据在0附近——3σ原则）

这个用法实际上并不是这个函数的本意，只是借用了（x-mean）/std这个公式。

首先，ToTensor可以将图像的值从[0,255]通过out = in/255缩放到[0,1]，之后再通过区间化公式：
pytorch normalize pytorch normalize参数_pytorch normalize_02

  • 该式可以使X缩放到范围[a,b]

将[0,1]缩放到[-1,1]：将a=-1，b=1带入上式即可得到x_new = (x-0.5)/0.5，即mean和std都设置为0.5

from torchvision import transforms as T
import numpy as np
x = np.array([[[253, 179],
               [102, 17]],
              [[45, 99],
               [4, 223]]])
x_pil = T.ToPILImage()(x.astype('uint8'))  
# 只有当输入的array是uint8类型时ToTensor才能除255，
# 后面可能出一篇ToPILImage详细说一下
x_t = T.ToTensor()(x_pil)
T.Normalize([0.5,0.5], [0.5,0.5])(x_t)
'''
tensor([[[ 0.9843, -0.2000],
         [-0.6471, -0.9686]],
        [[ 0.4039, -0.8667],
         [-0.2235,  0.7490]]])
'''