PyTorch数据归一化处理：transforms(2)

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（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出mean和std

（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,