pytorch中的transforms.ToTensor和transforms.Normalize的实现
transforms.ToTensor
最近看pytorch时,遇到了对图像数据的归一化,如下图所示:
该怎么理解这串代码呢?我们一句一句的来看,先看transforms.ToTensor()
,我们可以先转到官方给的定义,如下图所示:
大概的意思就是说,transforms.ToTensor()
可以将PIL和numpy格式的数据从[0,255]范围转换到[0,1] ,具体做法其实就是将原始数据除以255。另外原始数据的shape是(H x W x C),通过transforms.ToTensor()
后shape会变为(C x H x W)。这样说我觉得大家应该也是能理解的,这部分并不难,但想着还是用一些例子来加深大家的映像🌽🌽🌽
先导入一些包
import cv2 import numpy as np import torch from torchvision import transforms
定义一个数组模型图片,注意数组数据类型需要时np.uint8【官方图示中给出】
data = np.array([ [[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1],[1,1,1]], [[2,2,2],[2,2,2],[2,2,2],[2,2,2],[2,2,2]], [[3,3,3],[3,3,3],[3,3,3],[3,3,3],[3,3,3]], [[4,4,4],[4,4,4],[4,4,4],[4,4,4],[4,4,4]], [[5,5,5],[5,5,5],[5,5,5],[5,5,5],[5,5,5]] ],dtype='uint8')
这是可以看看data的shape,注意现在为(W H C)。
使用transforms.ToTensor()
将data进行转换
data = transforms.ToTensor()(data)
这时候我们来看看data中的数据及shape。
很明显,数据现在都映射到了[0, 1]之间,并且data的shape发生了变换。
**注意:不知道大家是如何理解三维数组的,这里提供我的一个方法。**🥝🥝🥝
🌼原始的data的shape为(5,5,3),则其表示有5个(5 , 3)的二维数组,即我们把最外层的[]去掉就得到了5个五行三列的数据。
🌼同样的,变换后data的shape为(3,5,5),则其表示有3个(5 , 5)的二维数组,即我们把最外层的[]去掉就得到了3个五行五列的数据。
transforms.Normalize🌵
相信通过前面的叙述大家应该对transforms.ToTensor
有了一定的了解,下面将来说说这个transforms.Normalize
🍹🍹🍹同样的,我们先给出官方的定义,如下图所示:
可以看到这个函数的输出output[channel] = (input[channel] - mean[channel]) / std[channel]
。这里[channel]的意思是指对特征图的每个通道都进行这样的操作。【mean为均值,std为标准差】接下来我们看第一张图片中的代码,即
这里的第一个参数(0.5,0.5,0.5)表示每个通道的均值都是0.5,第二个参数(0.5,0.5,0.5)表示每个通道的方差都为0.5。【因为图像一般是三个通道,所以这里的向量都是1x3的🍵🍵🍵】有了这两个参数后,当我们传入一个图像时,就会按照上面的公式对图像进行变换。【注意:这里说图像其实也不够准确,因为这个函数传入的格式不能为PIL Image,我们应该先将其转换为Tensor格式】
说了这么多,那么这个函数到底有什么用呢?我们通过前面的ToTensor已经将数据归一化到了0-1之间,现在又接上了一个Normalize函数有什么用呢?其实Normalize函数做的是将数据变换到了[-1,1]之间。之前的数据为0-1,当取0时,output =(0 - 0.5)/ 0.5 = -1
;当取1时,output =(1 - 0.5)/ 0.5 = 1
。这样就把数据统一到了[-1,1]之间了🌱🌱🌱那么问题又来了,数据统一到[-1,1]有什么好处呢?数据如果分布在(0,1)之间,可能实际的bias,就是神经网络的输入b会比较大,而模型初始化时b=0的,这样会导致神经网络收敛比较慢,经过Normalize后,可以加快模型的收敛速度。【这句话是再网络上找到最多的解释,自己也不确定其正确性】
读到这里大家是不是以为就完了呢?这里还想和大家唠上一唠🍓🍓🍓上面的两个参数(0.5,0.5,0.5)是怎么得来的呢?这是根据数据集中的数据计算出的均值和标准差,所以往往不同的数据集这两个值是不同的🍏🍏🍏这里再举一个例子帮助大家理解其计算过程。同样采用上文例子中提到的数据。
上文已经得到了经ToTensor转换后的数据,现需要求出该数据每个通道的mean和std。【这一部分建议大家自己运行看看每一步的结果🌵🌵🌵】
# 需要对数据进行扩维,增加batch维度 data = torch.unsqueeze(data,0) #在pytorch中一般都是(batch,C,H,W) nb_samples = 0. #创建3维的空列表 channel_mean = torch.zeros(3) channel_std = torch.zeros(3) N, C, H, W = data.shape[:4] data = data.view(N, C, -1) #将数据的H,W合并 #展平后,w,h属于第2维度,对他们求平均,sum(0)为将同一纬度的数据累加 channel_mean += data.mean(2).sum(0) #展平后,w,h属于第2维度,对他们求标准差,sum(0)为将同一纬度的数据累加 channel_std += data.std(2).sum(0) #获取所有batch的数据,这里为1 nb_samples += N #获取同一batch的均值和标准差 channel_mean /= nb_samples channel_std /= nb_samples print(channel_mean, channel_std) #结果为tensor([0.0118, 0.0118, 0.0118]) tensor([0.0057, 0.0057, 0.0057])
将上述得到的mean和std带入公式,计算输出。
for i in range(3): data[i] = (data[i] - channel_mean[i]) / channel_std[i] print(data)
输出结果:
从结果可以看出,我们计算的mean和std并不是0.5,且最后的结果也没有在[-1,1]之间。
最后我们再来看一个有意思的例子,我们得到了最终的结果,要是我们想要变回去怎么办,其实很简单啦,就是一个逆运算,即input = std*output + mean
,然后再乘上255就可以得到原始的结果了。很多人获取吐槽了,这也叫有趣!!??哈哈哈这里我想说的是另外的一个事,如果我们对一张图像进行了归一化,这时候你用归一化后的数据显示这张图像的时候,会发现同样会是原图。
参考链接1:https://zhuanlan.zhihu.com/p/414242338
参考链接2:https://blog.csdn.net/peacefairy/article/details/108020179
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