我想将 [0 255] 整数张量规范化为 [0 1] 浮点张量。
我使用了cifar10数据集，并想处理整数图像张量。
所以我把它们做成整数张量 当我加载数据集时，我使用了"转换。ToTensor(("，因此值设置为 [0 1] 浮点
tensor([[[0.4588, 0.4588, 0.4588, ..., 0.4980, 0.4980, 0.5020],
[0.4706, 0.4706, 0.4706, ..., 0.5098, 0.5098, 0.5137],
[0.4824, 0.4824, 0.4824, ..., 0.5216, 0.5216, 0.5294],
...,
[0.3098, 0.3020, 0.2863, ..., 0.4549, 0.3608, 0.3137],
[0.2902, 0.2902, 0.2902, ..., 0.4431, 0.3333, 0.3020],
[0.2706, 0.2941, 0.2941, ..., 0.4157, 0.3529, 0.3059]],
[[0.7725, 0.7725, 0.7725, ..., 0.7569, 0.7569, 0.7608],
[0.7765, 0.7765, 0.7765, ..., 0.7608, 0.7608, 0.7686],
[0.7765, 0.7765, 0.7765, ..., 0.7608, 0.7608, 0.7725],
...,
[0.6510, 0.6314, 0.6078, ..., 0.6941, 0.6510, 0.6392],
[0.6314, 0.6235, 0.6118, ..., 0.6784, 0.6196, 0.6275],
[0.6157, 0.6235, 0.6157, ..., 0.6549, 0.6431, 0.6314]],
使它们成为[0 255]整数张量。
temp = np.floor(temp_images*256)
temp_int = torch.tensor(temp, dtype=torch.int32)
temp_images = torch.clamp(temp, 0, 255)
结果是
torch.IntTensor
tensor([[[[ 94., 100., 100., ..., 98., 100., 102.],
[ 86., 100., 101., ..., 83., 91., 103.],
[ 90., 100., 99., ..., 80., 66., 86.],
...,
[ 92., 92., 90., ..., 77., 107., 119.],
[ 76., 91., 100., ..., 95., 158., 170.],
[ 86., 83., 87., ..., 97., 176., 205.]],
[[105., 111., 111., ..., 109., 112., 113.],
[ 97., 111., 112., ..., 94., 102., 114.],
[101., 111., 110., ..., 90., 77., 97.],
...,
[111., 110., 108., ..., 88., 120., 131.],
[ 95., 108., 114., ..., 105., 165., 172.],
[106., 100., 101., ..., 108., 183., 206.]],
[[ 62., 68., 68., ..., 66., 68., 70.],
[ 55., 69., 70., ..., 51., 59., 71.],
[ 59., 69., 68., ..., 48., 34., 54.],
...,
[ 59., 59., 56., ..., 54., 95., 107.],
[ 49., 61., 66., ..., 76., 152., 166.],
[ 61., 55., 54., ..., 73., 170., 206.]]],
在将它们转发到网络之前， 我想让它们再次浮点张量 [0 1]。
所以我尝试了
transforms.Normalize((0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5))
但是，结果没有归一化为 [0 1]，而是变得更大...！
tensor([[[117., 117., 117., ..., 127., 127., 128.],
[120., 120., 120., ..., 130., 130., 131.],
[123., 123., 123., ..., 133., 133., 135.],
...,
[ 79., 77., 73., ..., 116., 92., 80.],
[ 74., 74., 74., ..., 113., 85., 77.],
[ 69., 75., 75., ..., 106., 90., 78.]],
[[197., 197., 197., ..., 193., 193., 194.],
[198., 198., 198., ..., 194., 194., 196.],
[198., 198., 198., ..., 194., 194., 197.],
自
tensor([[[233., 233., 233., ..., 253., 253., 255.],
[239., 239., 239., ..., 259., 259., 261.],
[245., 245., 245., ..., 265., 265., 269.],
...,
[157., 153., 145., ..., 231., 183., 159.],
[147., 147., 147., ..., 225., 169., 153.],
[137., 149., 149., ..., 211., 179., 155.]],
[[393., 393., 393., ..., 385., 385., 387.],
[395., 395., 395., ..., 387., 387., 391.],
[395., 395., 395., ..., 387., 387., 393.],
...,
[331., 321., 309., ..., 353., 331., 325.],
[321., 317., 311., ..., 345., 315., 319.],
[313., 317., 313., ..., 333., 327., 321.]],
如何将 [0 255] 整数张量归一化为 [0 1] 浮点张量？
问题是你似乎误解了transforms.Normalize做什么。引用 PyTorch 文档：
使用平均值和标准偏差对张量图像进行归一化。给定平均值：
(M1,...,Mn)和标准：(S1,..,Sn)对于n通道，这种转换将 归一化输入torch.*Tensor的每个通道，即input[channel] = (input[channel] - mean[channel]) / std[channel]
您提供的100和 std 和平均值的值的计算将是：100 - 0.5 / 0.5 = 199。 当然，您可以增加性病和平均值，但这并不能保证您可能期望的确切结果。 正如评论中所建议的，最好的方法可能是反转您执行的操作，以便首先使张量[0 255]。
编辑：
事实证明，根据这篇论坛帖子，似乎从 PIL 图像到张量的转换会自动将您的值范围转换为[0 1](如果您分别转换为PIL 图像，则转换为[0 255](，如transforms.ToTensor的细则中所写。对于返回转换，它没有明确说明，但可以通过mode强制执行。