Normalize

class torchvision.transforms.v2.Normalize(mean: Sequence[float], std: Sequence[float], inplace: bool = False)

使用均值和标准差归一化张量图像或视频。

此变换不支持 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，此变换将归一化输入 torch.*Tensor 的每个通道，即 output[channel] = (input[channel] - mean[channel]) / std[channel]

注意

此变换是异地操作，即它不会改变输入张量。

参数:

• mean (sequence) – 每个通道的均值序列。

• std (sequence) – 每个通道的标准差序列。

• inplace (bool,optional) – 布尔值，用于进行原地操作。

使用 Normalize 的示例

transforms v2 入门

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如何使用 CutMix 和 MixUp

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如何编写自己的 v2 变换

如何编写自己的 v2 变换

transform(inpt: Any, params: Dict[str, Any]) → Any

用于覆盖自定义变换的方法。

参见 如何编写自己的 v2 变换