我不明白torchvision的这种转换是如何工作的。最终，我想要构建一个自定义的normalize类，所以我需要首先弄清楚这是如何工作的。= std
self.inplace = inplace 当我传递这些参数时(通常不是自定义类)，我会将它们作为每个通道的列表或元组传递： transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0
浏览 42提问于2019-09-09得票数 1
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我用的是'tf.keras.layers.experimental.preprocessing.Normalization'。有没有一层起到同样的作用？
浏览 43提问于2021-02-08得票数 0
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我试图通过平均值和标准偏差( 0.5 )来对输入的图像进行规范化。torchvision.transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5,0.5,0.5])
如何在Tensorflow
浏览 1提问于2021-02-08得票数 0
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我是PyTorch的新手，我想在我的网络中添加一个均值-方差归一化层，它将把特征归一化为零均值和单位标准差。我在阅读文档时有点困惑，有人能给我一些线索吗？
浏览 8提问于2021-08-26得票数 0
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在这个之后，我在PyTorch上对WGAN进行了培训。= (64, 64)), transforms.Normalize( mean目前，我将每个时代的图像保存如下： tensor = gen(fixed_noise),
浏览 4提问于2021-01-04得票数 1
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快速背景:我正在做一个项目，我正在进行PyTorch培训，但由于部署到一个没有存储空间来安装PyTorch的嵌入式设备上，我将不得不在OpenCV中进行推断。为了在OpenCV中进行推断，我将图像作为OpenCV图像(即NumPy数组)打开，然后调整大小，然后依次调用cv2.normalize、cv2.dnn.blobFromImage、net.setInput((224, 224)), tor
浏览 3提问于2021-01-08得票数 2
我有一个由数百名受试者组成的数据框架，其中每个受试者在一个衡量反应时间(rt)的行为任务上有x次试验。我需要将rt标记为缺少(即"NA")，当rt高于和低于主题平均值时为+/-3标准差(SD)。以下是一个示例数据框：id <- rep(1:3,each=20)我可以计算每个受试者的均值和sd，但我不知道如何将每个受试者
浏览 2提问于2016-01-04得票数 0
假设我们正在使用，我们希望应用一些数据增强，并对张量进行另外的规范化。下面是一些可复制的代码import matplotlib.pyplot as plt
trafo = transforms.Compose根据的文档，为输入的每个通道提供的手段和标准偏差。然而，问题是，由于一些随机翻转和剪切平均值，我无法计算每个通道的平<e
浏览 6提问于2021-09-14得票数 0
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我不明白Pytorch中的规范化是如何工作的。>>> x = torch.tensor([[[ 1., 2., 3.], [10., 11., 12.]]])
&
浏览 3提问于2021-01-11得票数 3
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我目前正在使用CORnet神经网络，我正在对它进行ImageNet图像数据集的替代版本的培训。我查看了代码并注意到这个图像值规范化方法： torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(),
torchvision.transforms.ToTens
浏览 1提问于2021-08-02得票数 2
我目前正在尝试计算我正在进行的meta分析的效果大小。我对计算成对数据的标准化均值差很感兴趣。我使用metafor包的escalc函数("SMD")来做这件事。我意识到为什么要提取数据，一些论文只报告差异分数的标准差，而不是两组特定的SDs。在这种情况下，我如何将它们实现到escalc函数中，因为"SMD“似乎总是需要组的SDs。 非
浏览 76提问于2021-09-27得票数 1
如何在transforms.Normalize中找到传递给PyTorch函数的值？此外，在我的代码中，我应该准确地执行transforms.Normalize吗？由于数据集的规范化是一项非常有名的任务，我希望能够有某种脚本来自动完成这一任务。至少我在PyTorch论坛上找不到它。所以基本上有三个问题：
如何</
浏览 1提问于2020-10-14得票数 0
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我在pytorch中的训练阶段应用了转换，然后将我的模型转换为在tensorflow.js中运行。它工作得很好，但预测错误，因为我没有应用相同的转换。test_transform = torchvision.transforms.Compose([ torchvision.transforms
浏览 2提问于2021-02-25得票数 3
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对于pytorch模型，我发现解释了如何对图像进行分类。我试着用同样的方法来做一个初始模型。但是，对于我加载的每一个图像，模型都会失败。(url): img_pil = Image.open(io.BytesIO(response.content))
mean=[0.485, 0.456, 0.406],
浏览 1提问于2017-09-01得票数 4
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Pytorch的torchvision包提供了用于图像分类的。我一直使用以下代码来使用Alexnet对图像进行分类(注意:其中一些代码来自)：import torchtransform = transforms.Compose([
浏览 17提问于2020-03-05得票数 2
1回答
“运行”加权平均
、、、
我经常在Python中的列表中添加/删除元组，并且对加权平均值(而不是列表本身)感兴趣。由于这部分在计算上比其他部分昂贵，所以我想对其进行优化。跟踪加权平均值的最佳方法是什么？我能想到两种方法：
只需跟踪当前加权平均值和所有权重之和，更改权重和当前加权平均值，就可以对每个添加/删除操作<e
浏览 4提问于2015-01-28得票数 2
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transforms.Grayscale(num_output_channels=1), transforms.Normalize((mean), (std))])
但是，当我研究数据集(即trainloader.dataset.train_data[0] )时，我得到了一个形状为(28,28)<em
浏览 2提问于2018-08-31得票数 4
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我正在阅读PyTorch转移学习教程，网址是：transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])array([ 0.11727478, 0.04542569, -0.28624609], d
浏览 1提问于2018-02-16得票数 5
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我试图了解更多关于计算机视觉模型的知识，并试图对它们的工作原理进行一些探索。为了更好地理解如何解释特征向量，我尝试使用Py火炬提取一个特征向量。下面是我从不同地方拼凑而成的代码。import torchimport torchvision.models as models
import torchvision.transformstorchvision.transforms.ToTenso
浏览 1提问于2020-08-23得票数 6
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图像数据规范化
、、
嗨，我想知道，当涉及到标准化的图像跨每一个渠道，你是否使用相同的缩放因子，用于培训以及测试集以及单独的。在使用scikit- training的传统ML问题中，通常的过程是对训练数据进行规范化处理，并对测试数据应用相同的定标器。X_train_norm = scaler.fit_transform(X_train)然而，在使用深度学习时，我想知道是否<em
浏览 0提问于2022-10-25得票数 0
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