pytorch学习 | 如何统计数据集的均值和标准差？

最新推荐文章于 2024-03-27 15:07:32 发布
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分类专栏： pytorch
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我们在使用模型训练之前一般要对数据进行归一化(Normalize)，归一化之前需要得到数据集整体的方差和均值，这里提供了一个简单计算数据标准差和均值的接口，方便大家使用。

def get_mean_std(dataset, ratio=0.01):
    """Get mean and std by sample ratio
    """
    dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=int
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PyTorch中mean(dim=1)的深度解析
ZJQ的博客
05-14 223
mean(dim=1) 在自然语言处理中用于对token序列的向量表示在序列维度上取平均，将整个序列压缩为单个向量。例如，输入文本经过分词和嵌入后，形成一个三维张量 [batch_size, sequence_length, embedding_dim]，mean(dim=1) 会沿序列维度对所有token的向量求平均，得到 [batch_size, embedding_dim] 的张量。这种方法简化了表示，便于后续优化和模型处理，但可能丢失序列信息和语义细节。改进方法包括使用CLS标记或注意力加权平均。
pytorch批量计算数据集的均值和方差
qq_40107571的博客
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批量计算数据集的均值和方差
PyTorch实现计算图像数据集的均值和标准差
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一、实现过程 使用Pytorch进行预处理时，通常使用torchvision.transforms.Normalize(mean, std)方法进行数据标准化，其中参数mean和std分别表示图像集每个通道的均值和标准差序列。 首先，给出mean和std的定义，数学表示如下： 假设有一组数据集Xi,  i∈{1,2,⋯ ,n}X_i,\,\,i\in\{1,2,\cdots,n\}Xi​,i∈{1,2,⋯,n}，则这组数据集的均值为：mean=∑i=1nXin(1)mean=\frac{\displayst
Pytorch：计算图像数据集的均值和标准差
龙雪的博客
07-25 3590
在使用torchvision.transforms进行数据处理时我们经常进行的操作是： transforms.Normalize((0.485,0.456,0.406), (0.229,0.224,0.225)) 前面的(0.485,0.456,0.406)表示均值，分别对应的是RGB三个通道；后面的(0.229,0.224,0.225)则表示的是标准差 这上面的均值和标准差的值是ImageNet数据集计算出来的，所以很多人都使用它们 但是如果你想要计算自己的数据集的均值和标准差，让其作为..
【PyTorch总结】计算数据集的均值和标准差
Gorgeous_wxd
07-04 5224
Pytorch进行预处理时，通常使用torchvision.transforms.Normalize(mean, std)方法进行数据归一化，其中参数mean和std分别表示图像集每个通道的均值和方差序列。 在训练Imagenet数据集时通常设置：mean=(0.485, 0.456, 0.406)，std=(0.229, 0.224, 0.225)。而对于特定的数据集，选择这个值结果可能并不理想。接下来给出计算特定数据集的均值和方差的方法。 import torch from torch.serializ
计算数据集的均值和标准差
qq_39324954的博客
11-07 391
均值和标准差
pytorch规约计算(累和、累积、均值、方差、标准差、P范数等)
weixin_49710179的博客
04-14 5920
目录一、什么是规约计算？1.累积、累和、所有元素的乘积、所有元素的和2.p-norm距离3.均值、中位数、众数、方差和标准差 一、什么是规约计算？ 一般是指分组聚合计算，常见的由均值、方差等，该计算的特点是使分组内或所有的元素参与计算得到统计性的结果，常见的有如下几种: 1.累积、累和、所有元素的乘积、所有元素的和 # 累积 x = torch.Tensor([[2,3,4,5,6],[9,8,7,6,5]]) print(x) print(torch.cumprod(x,dim=0)) # cumpro
使用pytorch的dataload方式计算自己的图片数据集的均值和标准差
12-21
在PyTorch中，计算自定义图片数据集的均值和标准差对于预处理是非常重要的步骤，特别是当你在训练深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）时。正确的归一化可以帮助加速训练过程，提高模型性能。在给定的场景中，作者...
计算pytorch标准化(Normalize)所需要数据集的均值和方差
01-20
1、如果是自己的数据集，mean 和 std 肯定要在normalize之前自己先算好再传进去的 2、有两种情况： a)数据集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 （ Converts a ...
深度之眼Pytorch打卡（九）：Pytorch数据预处理——预处理过程与数据标准化（transforms过程、Normalize原理、常用数据集均值标准差与数据集均值标准差计算）
意疏的学习笔记
07-17 3623
前言   前段时间因为一些事情没有时间或者心情学习，现在两个多月过去了，事情结束了，心态也调整好了，所以又来接着学习Pytorch。
pytorch 计算数据集的标准差，方差
num270710的博客
06-08 7031
ls -lh /home/wgy/dataset 总用量 208K drwxr-xr-x. 2 wgy wheel 28K 4月 27 11:56 0 drwxr-xr-x. 2 wgy wheel 28K 4月 27 11:56 1 drwxr-xr-x. 2 wgy wheel 24K 4月 27 11:56 2 drwxr-xr-x. 2 wgy wheel 20K 4月 27 11:56 3 drwxr-xr-x. 2 wgy wheel 28K 4月 27 11:56 4 ..
【PyTorch】一文带你实现计算 张量的标准差
创作高质量博文，分享知识，共同进步！
03-27 1561
【PyTorch】一文掌握张量标准差计算，深入浅出带你玩转！🚀 你是否对PyTorch中张量的标准差计算感到困惑？别担心，本文为你揭秘！从基本概念入手，深入剖析std()函数参数，再到实践应用，让你轻松掌握张量标准差的计算技巧。标准差在深度学习中应用广泛，掌握它，让你的模型训练更得心应手！最后，我们还提供了自定义标准差计算函数的实践，让你更深入地理解其原理。快来加入我们，一起探索PyTorch的奥秘吧！#PyTorch张量标准差# #深度学习实践# #统计量计算#
计算pytorch标准化(Normalize)所需要数据集的均值和方差实例
01-21
pytorch做标准化利用transforms.Normalize(mean_vals, std_vals)，其中常用数据集的均值方差有： if 'coco' in args.dataset: mean_vals = [0.471, 0.448, 0.408] std_vals = [0.234, 0.239, 0.242] elif 'imagenet' in args.dataset: mean_vals = [0.485, 0.456, 0.406] std_vals = [0.229, 0.224, 0.225] 计算自己数据集图像像素的均值方差： import
Pytorch计算数据集的均值和标准差。
qq_56907546的博客
11-01 198
img = np.array(Image.open(img_path).convert('RGB')) / 255.0 # 准换为RGB的array形式。result = ThreadPool(NUM_THREADS).imap(calc_channel_sum, img_f) # 多线程计算。def calc_channel_sum(img_path): # 计算均值的辅助函数，统计单张图像颜色通道和，以及像素数量。@param data_format: 图片格式（默认为png）
python计算均值方差模型_如何从Python中的FIGARCH模型中得到条件均值和标准差？...
weixin_36385884的博客
01-30 887
大家好，谢谢收看我的节目。你知道吗此链接指定参数：class arch.univariate.FIGARCH(p=1, q=1, power=2.0, truncation=1000)参数：p({0，1})-对称新息阶q({0，1})–滞后(转换)条件方差的阶数动力(浮动，可选)–与创新、abs(e)**动力一起使用的动力。默认值为2.0，生成FIGARCH和相关模型。使用1.0生成FIAVARC...
【PyTorch】一文带你实现计算张量的方差
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03-27 2108
【PyTorch】一文精通张量方差计算，轻松驾驭深度学习数据处理！📚 本文深入浅出地介绍了张量方差的基本概念，并详细解析了如何在PyTorch中轻松计算张量的方差。通过深入了解var()函数的参数，你将能够更灵活地处理数据。此外，文章还探讨了方差在深度学习中的应用，以及与其他统计量的关系。无论是初学者还是资深开发者，都能从中受益。快来加入我们，一起掌握张量方差计算的精髓吧！#PyTorch张量方差# #深度学习数据处理# #var函数参数解析#
PyTorch基础——均值、（无偏估计）方差
gy笨瓜的博客
10-10 1万+
import torch dat = torch.Tensor([1,2,3]) # 1.求均值 dat_mean = torch.mean(dat) # => dat_mean = tensor(2.) # 2.求方差 dat_var1 = torch.var(dat) # => dat_var1 = tensor(1.),对应于无偏估计 dat_var2 = torch.var(dat, unbiased=False) # => dat_v.
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