pytorch中的transforms.ToTensor和transforms.Normalize的实现

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  • transforms.ToTensor
  • transforms.Normalize

transforms.ToTensor

最近看pytorch时，遇到了对图像数据的归一化，如下图所示：

该怎么理解这串代码呢？我们一句一句的来看，先看transforms.ToTensor()，我们可以先转到官方给的定义，如下图所示：

大概的意思就是说，transforms.ToTensor()可以将PIL和numpy格式的数据从[0,255]范围转换到[0,1] ，具体做法其实就是将原始数据除以255。另外原始数据的shape是（H x W x C），通过transforms.ToTensor()后shape会变为（C x H x W）。这样说我觉得大家应该也是能理解的，这部分并不难，但想着还是用一些例子来加深大家的映像

先导入一些包

import cv2
import numpy as np
import torch
from torchvision import transforms

定义一个数组模型图片，注意数组数据类型需要时np.uint8【官方图示中给出】

data = np.array([
                [[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1]],
                [[2,2,2],[2,2,2],[2,2,2],[2,2,2],[2,2,2]],
                [[3,3,3],[3,3,3],[3,3,3],[3,3,3],[3,3,3]],
                [[4,4,4],[4,4,4],[4,4,4],[4,4,4],[4,4,4]],
                [[5,5,5],[5,5,5],[5,5,5],[5,5,5],[5,5,5]]
        ],dtype='uint8')

这是可以看看data的shape，注意现在为（W H C）。

使用transforms.ToTensor()将data进行转换

data = transforms.ToTensor()(data)

这时候我们来看看data中的数据及shape。

​ 很明显，数据现在都映射到了[0, 1]之间，并且data的shape发生了变换。

**注意：不知道大家是如何理解三维数组的，这里提供我的一个方法。**

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