transforms.ToTensor

最近看pytorch时，遇到了对图像数据的归一化，如下图所示：

transforms.ToTensor()
transforms.ToTensor()transforms.ToTensor()

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）。

transforms.ToTensor()
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。**???

?原始的data的shape为（5，5，3），则其表示有5个（5 ， 3）的二维数组，即我们把最外层的[]去掉就得到了5个五行三列的数据。

?同样的，变换后data的shape为（3，5，5），则其表示有3个（5 ， 5）的二维数组，即我们把最外层的[]去掉就得到了3个五行五列的数据。

transforms.Normalize?

transforms.ToTensortransforms.Normalize
output[channel] = (input[channel] - mean[channel]) / std[channel]

这里的第一个参数（0.5，0.5，0.5）表示每个通道的均值都是0.5，第二个参数（0.5，0.5，0.5）表示每个通道的方差都为0.5。【因为图像一般是三个通道，所以这里的向量都是1x3的???】有了这两个参数后，当我们传入一个图像时，就会按照上面的公式对图像进行变换。【注意：这里说图像其实也不够准确，因为这个函数传入的格式不能为PIL Image，我们应该先将其转换为Tensor格式】

output =（0 - 0.5）/ 0.5 = -1output =（1 - 0.5）/ 0.5 = 1

读到这里大家是不是以为就完了呢？这里还想和大家唠上一唠???上面的两个参数（0.5，0.5，0.5）是怎么得来的呢？这是根据数据集中的数据计算出的均值和标准差，所以往往不同的数据集这两个值是不同的???这里再举一个例子帮助大家理解其计算过程。同样采用上文例子中提到的数据。

上文已经得到了经ToTensor转换后的数据，现需要求出该数据每个通道的mean和std。【这一部分建议大家自己运行看看每一步的结果???】

# 需要对数据进行扩维，增加batch维度
data = torch.unsqueeze(data,0)    #在pytorch中一般都是（batch,C,H,W）
nb_samples = 0.
#创建3维的空列表
channel_mean = torch.zeros(3)
channel_std = torch.zeros(3)
N, C, H, W = data.shape[:4]
data = data.view(N, C, -1)  #将数据的H,W合并
#展平后，w,h属于第2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2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)   #结果为tensor([0.0118, 0.0118, 0.0118]) tensor([0.0057, 0.0057, 0.0057])

将上述得到的mean和std带入公式，计算输出。

for i in range(3):
    data[i] = (data[i] - channel_mean[i]) / channel_std[i]
print(data)

输出结果：

​ 从结果可以看出，我们计算的mean和std并不是0.5，且最后的结果也没有在[-1，1]之间。

input = std*output + mean