1、定义：数据标准化处理：transforms.Normalize（）：transforms.Normalize：数据标准化，即均值为0，标准差为1。
简单来说就是将数据按通道进行计算，将每一个通道的数据先计算出其方差与均值，然后再将其每一个通道内的每一个数据减去均值，再除以方差，得到归一化后的结果。
在深度学习图像处理中，标准化处理之后，可以使数据更好的响应激活函数，提高数据的表现力，减少梯度爆炸和梯度消失的出现。
Normalize a tensor image with mean and standard deviation. this transform will normalize each channel of the input torch.*Tensor i.e., output[channel] = (input[channel] - mean[channel]) / std[channel]
先看示例代码：
import torchvision.transforms as transforms
train_transforms = transforms.Compose(
[transforms.RandomResizedCrop(size=256, scale=(0.8, 1.0)), # 随机裁剪到256*256
transforms.RandomRotation(degrees=15), # 随机旋转
transforms.RandomHorizontalFlip(), # 随机水平翻转
transforms.CenterCrop(size=224), # 中心裁剪到224*224
# 转化成张量,#归一化[0,1]（是将数据除以255），
# transforms.ToTensor（）会把HWC会变成C *H *W（拓展：格式为(h,w,c)，像素顺序为RGB）
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406],
[0.229, 0.224, 0.225]) # 标准化
])
1.1 使用PyTorch计算图像数据集的均值和方差(推荐)
Pytorch图像预处理时，通常使用transforms.Normalize(mean, std)对图像按通道进行标准化，即减去均值，再除以方差。这样做可以加快模型的收敛速度。其中参数mean和std分别表示图像每个通道的均值和方差序列。
Imagenet数据集的均值和方差为：mean=(0.485, 0.456, 0.406)，std=(0.229, 0.224, 0.225)，因为这是在百万张图像上计算而得的，所以我们通常见到在训练过程中使用它们做标准化。而对于特定的数据集，选择这个值的结果可能并不理想。接下来给出计算特定数据集的均值和方差的方法。
import torch
from torchvision.datasets import ImageFolder
def getStat(train_data):
'''
Compute mean and variance for training data
:param train_data: 自定义类Dataset(或ImageFolder即可)
:return: (mean, std)
'''
print('Compute mean and variance for training data.')
print(len(train_data))
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
train_data, batch_size=1, shuffle=False, num_workers=0,
pin_memory=True)
mean = torch.zeros(3)
std = torch.zeros(3)
for X, _ in train_loader:
for d in range(3):
mean[d] += X[:, d, :, :].mean()
std[d] += X[:, d, :, :].std()
mean.div_(len(train_data))
std.div_(len(train_data))
return list(mean.numpy()), list(std.numpy())
if __name__ == '__main__':
train_dataset = ImageFolder(root=r'./data/food/', transform=None)
print(getStat(train_dataset))
2. 图像预处理Transforms(主要讲解数据标准化）
2.1 理解torchvision
transforms属于torchvision模块的方法，它是常见的图像预处理的方法
在这里贴上别人整理的transforms运行机制：
可以看出torchvision工具包中包含三个主要模块，主要讲解学习transforms
torchvision.transforms:常用的数据预处理方法，提升泛化能力
包括：数据中心化、数据标准化、缩放、裁剪、旋转、翻转、填充、噪声添加、灰度变换、线性变换、仿射变换、亮度、饱和度及对比度变换等
2.2 数据标准化——transforms.normalize()
功能：逐channel的对图像进行标准化（均值变为0，标准差变为1），可以加快模型的收敛
output = (input - mean) / std
mean:各通道的均值
std：各通道的标准差
inplace：是否原地操作
思考：
（1）据我所知，归一化就是要把图片3个通道中的数据整理到[-1, 1]区间。
x = (x - mean(x))/std(x)
只要输入数据集x确定了，mean(x)和std(x)也就是确定的数值了，为什么Normalize()函数还需要输入mean和std的数值呢？？？？
（2）RGB单个通道的值是[0, 255]，所以一个通道的均值应该在127附近才对。
如果Normalize()函数去计算 x = (x - mean)/std ，因为RGB是[0, 255]，算出来的x就不可能落在[-1, 1]区间了。
（3）在我看的了论文代码里面是这样的：
torchvision.transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
为什么就确定了这一组数值，这一组数值是怎么来的？ 为什么这三个通道的均值都是小于1的值呢？
理解：
（1）针对第一个问题，mean 和 std 肯定要在normalize（）之前自己先算好再传进去的，不然每次normalize（）就得把所有的图片都读取一遍算这两个
（2）针对第二个问题，有两种情况
（a )如果是imagenet数据集，那么ImageNet的数据在加载的时候就已经转换成了[0, 1].
（b) 应用了torchvision.transforms.ToTensor，其作用是将数据归一化到[0,1]（是将数据除以255），transforms.ToTensor（）会把HWC会变成C *H *W（拓展：格式为(h,w,c)，像素顺序为RGB）
（3）针对第三个问题：[0.485, 0.456, 0.406]这一组平均值是从imagenet训练集中抽样算出来的。
继续有疑问：
ToTensor 已经[0,1]为什么还要[0.485, 0.456, 0.406]？那么归一化后为什么还要接一个Normalize()呢?Normalize()是对数据按通道进行标准化，即减去均值，再除以方差
解答：
别人的解答：数据如果分布在(0,1)之间，可能实际的bias，就是神经网络的输入b会比较大，而模型初始化时b=0的，这样会导致神经网络收敛比较慢，经过Normalize后，可以加快模型的收敛速度。
因为对RGB图片而言，数据范围是[0-255]的，需要先经过ToTensor除以255归一化到[0,1]之后，再通过Normalize计算过后，将数据归一化到[-1,1]。
是否可以这样理解：
[0，1]只是范围改变了， 并没有改变分布，mean和std处理后可以让数据正态分布😂
参考：
pytorch torchvision.transforms.Normalize()中的mean和std参数—解惑
pytorch的transform中ToTensor接着Normalize
另外这篇包含数据增强部分：
Pytorch框架学习（6）——transforms与normalize
拓展：
数据增强又称为数据增广，数据扩增，它是对训练集进行变换，使训练集更丰富，从而让模型更具泛化能力。
3、通过例子解读：
问题：
transform.ToTensor(),
transform.Normalize((0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5))
究竟是什么意思？(0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5)又是怎么来的呢？
transform.ToTensor()
- 是将输入的数据shape W，H，C ——> C，W，H
- 将所有数除以255，将数据归一化到【0，1】
ToTensor的作用是将导入的图片转换为Tensor的格式，导入的图片为PIL image 或者 numpy.nadrry格式的图片，其shape为（H x W x C）数值范围在[0,255],转换之后shape为（C x H x W）,数值范围在[0,1]。
代码示例
import torch
import numpy as np
from torchvision import transforms
import cv2
#自定义图片数组，数据类型一定要转为‘uint8’,不然transforms.ToTensor()不会归一化
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')
print(data)
print(data.shape) #（5，5，3）
data = transforms.ToTensor()(data)
print(data)
print(data.shape) #（3，5，5）
输出：
tensor([[[0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039],
[0.0078, 0.0078, 0.0078, 0.0078, 0.0078],
[0.0118, 0.0118, 0.0118, 0.0118, 0.0118],
[0.0157, 0.0157, 0.0157, 0.0157, 0.0157],
[0.0196, 0.0196, 0.0196, 0.0196, 0.0196]],
[[0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039],
[0.0078, 0.0078, 0.0078, 0.0078, 0.0078],
[0.0118, 0.0118, 0.0118, 0.0118, 0.0118],
[0.0157, 0.0157, 0.0157, 0.0157, 0.0157],
[0.0196, 0.0196, 0.0196, 0.0196, 0.0196]],
[[0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039, 0.0039],
[0.0078, 0.0078, 0.0078, 0.0078, 0.0078],
[0.0118, 0.0118, 0.0118, 0.0118, 0.0118],
[0.0157, 0.0157, 0.0157, 0.0157, 0.0157],
[0.0196, 0.0196, 0.0196, 0.0196, 0.0196]]])
transforms.Normalize()
看了许多文章，都是说：transform.Normalize()通过公式
x = (x - mean) / std
即同一纬度的数据减去这一维度的平均值，再除以标准差，将归一化后的数据变换到【-1,1】之间。可真是这样吗？？
求解mean和std
我们需要求得一批数据的mean和std，代码如下：
import torch
import numpy as np
import torchvision.transforms as transforms
# 这里以上述创建的单数据为例子
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')
# 将数据转为C,W,H，并归一化到[0，1]
data = transforms.ToTensor()(data)
# 需要对数据进行扩维，增加batch维度
data = torch.unsqueeze(data, 0) # tensor([1, 3, 5, 5])
nb_samples = 0.
# 创建3维的空列表
channel_mean = torch.zeros(3) # tensor([0., 0., 0.])
channel_std = torch.zeros(3) # tensor([0., 0., 0.])
print(data.shape) # torch.Size([1, 3, 5, 5])
N, C, H, W = data.shape[:4] # shape是一个列表, N：1 C:3 H:5 W:5
data = data.view(N, C, -1) # 将w,h维度的数据展平，为batch，channel,data,然后对三个维度上的数分别求和和标准差
print(data.shape) # tensor([1, 3, 25])
# 展平后，w,h属于第二维度，对他们求平均，sum(0)为将同一纬度的数据累加
channel_mean += data.mean(2).sum(0)
# 展平后，w,h属于第二维度，对他们求标准差，sum(0)为将同一纬度的数据累加
channel_std += data.std(2).sum(0)
# 获取所有batch的数据，这里为1
nb_samples += N
# 获取同一batch的均值和标准差
channel_mean /= nb_samples
channel_std /= nb_samples
print(channel_mean, channel_std)
# tensor([0.0118, 0.0118, 0.0118]) tensor([0.0057, 0.0057, 0.0057])
以此便可求得均值和标准差。我们再带入公式：
x = (x - mean) / std
自己实现
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')
data = transforms.ToTensor()(data)
for i in range(3):
data[i,:,:] = (data[i,:,:] - channel_mean[i]) / channel_std[i]
print(data)
输出：
tensor([[[-1.3856, -1.3856, -1.3856, -1.3856, -1.3856],
[-0.6928, -0.6928, -0.6928, -0.6928, -0.6928],
[ 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000],
[ 0.6928, 0.6928, 0.6928, 0.6928, 0.6928],
[ 1.3856, 1.3856, 1.3856, 1.3856, 1.3856]],
[[-1.3856, -1.3856, -1.3856, -1.3856, -1.3856],
[-0.6928, -0.6928, -0.6928, -0.6928, -0.6928],
[ 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000],
[ 0.6928, 0.6928, 0.6928, 0.6928, 0.6928],
[ 1.3856, 1.3856, 1.3856, 1.3856, 1.3856]],
[[-1.3856, -1.3856, -1.3856, -1.3856, -1.3856],
[-0.6928, -0.6928, -0.6928, -0.6928, -0.6928],
[ 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000],
[ 0.6928, 0.6928, 0.6928, 0.6928, 0.6928],
[ 1.3856, 1.3856, 1.3856, 1.3856, 1.3856]]])
官方实现
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')
data = transforms.ToTensor()(data)
data = transforms.Normalize(channel_mean, channel_std)(data)
print(data)
输出：
tensor([[[-1.3856, -1.3856, -1.3856, -1.3856, -1.3856],
[-0.6928, -0.6928, -0.6928, -0.6928, -0.6928],
[ 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000],
[ 0.6928, 0.6928, 0.6928, 0.6928, 0.6928],
[ 1.3856, 1.3856, 1.3856, 1.3856, 1.3856]],
[[-1.3856, -1.3856, -1.3856, -1.3856, -1.3856],
[-0.6928, -0.6928, -0.6928, -0.6928, -0.6928],
[ 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000],
[ 0.6928, 0.6928, 0.6928, 0.6928, 0.6928],
[ 1.3856, 1.3856, 1.3856, 1.3856, 1.3856]],
[[-1.3856, -1.3856, -1.3856, -1.3856, -1.3856],
[-0.6928, -0.6928, -0.6928, -0.6928, -0.6928],
[ 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000],
[ 0.6928, 0.6928, 0.6928, 0.6928, 0.6928],
[ 1.3856, 1.3856, 1.3856, 1.3856, 1.3856]]])
我们观察数据发现，通过求解的均值和标准差，求得的标准化的值，并非在【-1，1】，( 借此谴责部分博客 )。
结论
经过这样处理后将数据标准化，即均值为0，标准差为1。使模型更容易收敛。并非是归于【-1，1】！！文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-448786.html
很多人纠结经过transforms.Normalize数据是否服从正态分布。
我这里简单的说一下经过transforms.Normalize数据不一定服从正态分布！
这里减去均值，除以标准差只是将数据进行标准化处理，并不会改变原始数据的分布！
另外是每一个channels上所有batch的数据服从均值为0，标准差为1。
如有疑问，请及时留言。
————————————————
参考文章：
1、pytorch中归一化transforms.Normalize的真正计算过程_月光下的小趴菜的博客-CSDN博客
2、数据归一化处理transforms.Normalize（）_幼稚园的扛把子～的博客-CSDN博客_transforms.normalize文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-448786.html
到了这里，关于transforms.Normalize（）的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
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