使用 Pytorch 进行数据规范化答案

【问题标题】：Data Normalization using Pytorch使用 Pytorch 进行数据规范化
【发布时间】：2020-01-04 17:49:45
【问题描述】：

我开始研究图像数据集的分类，就像我学习的许多教程一样；它首先对数据（训练和测试数据）进行规范化

我的问题是：如果我想通过 shifting 和 scaling 将数据标准化为 0.5

这是什么意思'某事x的因素'？

我知道会在.Normalize()内使用：

transform_train = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(),
])

transform_test = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(),
])

但我对 X 因子的含义转移和缩放（也许就像调整大小？）有点困惑

谢谢。

【问题讨论】：

标签： image-processing pytorch normalization

【解决方案1】：

移位和缩放是指色彩空间。你要做的是减去平均值（将整个数据集的像素 values 的平均值移动到 0）并除以标准偏差（将像素 values 缩放到[0, 1]。

与修改图片大小等无关。

在 numy 中，您会执行以下操作：

mean, std = np.mean(image), np.std(image)
image = image - mean
image = image / std

注意：您不希望仅将数据标准化为 0.5，而是通过其平均值和标准差。

【讨论】：