计算数据集的均值和标准差及归一化后的数据变成图片

最新推荐文章于 2025-02-03 11:01:28 发布

wa1tzy

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分类专栏：深度学习 python 文章标签：深度学习 python 人工智能 dataset pytorch

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wa1tzy/article/details/106543065

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本文介绍了如何在Python中利用PyTorch库处理深度学习数据集，详细阐述了计算数据集的均值和标准差的过程，并展示了如何将数据归一化，以便更好地应用于神经网络模型。同时，还讨论了归一化后的数据如何转换为可视化的图片，以辅助理解和调试模型。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

imagelist = os.listdir(r"D:\cat_dog\img")
data = MyDataset(r"D:\cat_dog\img")
#数据集的均值和标准差
# loader = DataLoader(dataset=data,batch_size=12000,shuffle=True)
# data= next(iter(loader))[0]
# mean = torch.mean(data, dim=(0,2,3))

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