Normalize

class torchvision.transforms.Normalize(mean, std, inplace=False)

使用均值和標準差歸一化張量影像。此變換不支援 PIL Image。給定 n 個通道的均值：(mean[1],...,mean[n]) 和標準差：(std[1],..,std[n])，此變換將歸一化輸入 torch.*Tensor 的每個通道，即 output[channel] = (input[channel] - mean[channel]) / std[channel]

注意

此變換是非原地操作，即它不會改變輸入張量。

引數:

• mean (sequence) – 每個通道的均值序列。

• std (sequence) – 每個通道的標準差序列。

• inplace (bool,optional) – 布林值，用於指定此操作是否為原地操作。

使用 Normalize 的示例

如何編寫自己的 v2 變換

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如何使用 CutMix 和 MixUp

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變換 v2 入門

變換 v2 入門

forward(tensor: Tensor) → Tensor

引數:

tensor (Tensor) – 待歸一化的張量影像。

返回值:

歸一化後的張量影像。

返回型別:

Tensor