标准化

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

使用均值和标准差对张量图像进行标准化。此转换不支持 PIL 图像。给定均值：(mean[1],...,mean[n]) 和标准差：(std[1],..,std[n]) 对于 n 个通道，此转换将标准化输入 torch.*Tensor 的每个通道，即 output[channel] = (input[channel] - mean[channel]) / std[channel]

注意

此转换是非就地操作，即它不会修改输入张量。

参数：

• mean (序列) – 每个通道的均值序列。

• std (序列) – 每个通道的标准差序列。

• inplace (bool,可选) – 布尔值，用于使此操作就地执行。

使用 Normalize 的示例

开始使用转换 v2

开始使用转换 v2

如何使用 CutMix 和 MixUp

如何使用 CutMix 和 MixUp

如何编写您自己的 v2 转换

如何编写您自己的 v2 转换

forward(tensor: Tensor) → Tensor

参数：

tensor (张量) – 要标准化的张量图像。

返回：

标准化的张量图像。

返回类型：

张量