如何在pytorch中规范化1到1之间的PIL图像变换。合成？

Question

所以我一直在试图找到一种方法来规范化一些PIL图像像素值介于-1和1之间。我查了一下文件，没有找到解决办法。文档中唯一的规范化是transforms.Normalize，它用mean和std进行规范化，所以我一直在研究如何做到这一点。这是我的密码：

train_transform = transforms.Compose([
        transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5),
        transforms.Resize(40),
        transforms.RandomCrop(32),
        # Normalize(-1, 1)  # Something like that
])

如何规范化两个数字之间的张量？例如：

[[1,2,3]
[3,2,1]]

介于-1和1之间

[[-1, 0, 1],
[1, 0, -1]]

Answer 1

尝试：

transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5)
    transforms.Resize(40),
    transforms.RandomCrop(32),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=(0.5, 0.5, 0.5), std=(0.5, 0.5, 0.5))])

• ToSensor将图像像素从[0255]缩放到[0,1]值

• Normalize将首先减去平均值，因此[0,1]值将转换为范围[-0.5,0.5]，然后将与std相除，[-0.5,0.5]将达到[-1,1]范围