PyTorch 图像归一化：如何优化神经网络模型的训练？

PyTorch 图像归一化：如何优化神经网络模型的训练？

在深度学习中，将图像进行标准化处理是非常重要的步骤之一，这可以帮助我们更快速地训练出高性能的神经网络模型。PyTorch提供了多种图像归一化的方法，本文就来介绍一下其中的几种常用方法。

1. 常规归一化

常规归一化方式是通过对输入图片进行均值和标准差的操作，将像素点数值限定在0到1之间，从而使得数据分布更加稳定。

以下是一个简单的代码示例：

import torchvision.transforms as transforms

transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor()