Normalize异常报错

这篇博客讨论了在使用PyTorch进行图像数据预处理时遇到的规范化错误。通过引入`transforms`模块,作者展示了如何将整数范围的图像数据转换为浮点数,并应用`Normalize`函数进行归一化。错误提示表明需要将数据类型转换为浮点数,通过添加`astype('float')`解决了这个问题。博客重点在于理解数据预处理在深度学习中的重要性以及如何正确处理图像数据。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在使用Tensor`规范化处理的时候报下面这个错
在这里插入图片描述

from torchvision import transforms
import numpy as np
import torchvision
import torch

data = np.random.randint(0, 255, size=12)
img = data
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