PyTorch中计算数据集均值和方差以进行归一化的实例
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简介：
本文章将详细介绍如何使用PyTorch在深度学习项目中计算数据集的均值和标准差，并利用这些统计量对输入数据执行标准化处理，帮助模型训练更高效。
在使用PyTorch进行图像数据标准化时，可以利用`transforms.Normalize(mean_vals, std_vals)`函数。对于一些常用的数据集，其均值（mean）与标准差（std）已经确定如下：
- 如果使用的数据集是COCO，则均值为 `[0.471, 0.448, 0.408]` ，标准差为 `[0.234, 0.239, 0.242]`。
- 若使用的是ImageNet数据集，其均值则设置为 `[0.485, 0.456, 0.406]`, 标准差为 `[0.229, 0.224, 0.225]`。
对于自定义的数据集，计算图像像素的均值与方差是必要的步骤。例如：
```python
import numpy as np
```
此段代码用于导入NumPy库以帮助进行数值计算操作。接下来需要根据具体情况编写代码来读取和处理数据集中的所有图片，并计算每个通道上的平均值和标准偏差，以便于后续的数据预处理工作。
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