博客

分析问题：

img = np.array(img) / 255

# 去均值

img = (img – self.mean) / self.std

与

image= (input.cpu().numpy() * np.array(self.train_dataset.std).reshape(1, 3, 1, 1) + np.array(

#     self.train_dataset.mean).reshape(1, 3, 1, 1)) * 255

import torch
import numpy as np

torch.manual_seed(1)
a=torch.ones([2,3,4,4])
print(a)
b=torch.tensor([1,2,3])
print(b.shape)
c=np.array(b).reshape(1,3,1,1)
print(c)
print(a*c)








/home/wangbin/anaconda3/envs/deep_learning/bin/python3.7 /media/wangbin/F/深度学习_程序/dog_cat/cat_dog.py
tensor([[[[1., 1., 1., 1.],
          [1., 1., 1., 1.],
          [1., 1., 1., 1.],
          [1., 1., 1., 1.]],

         [[1., 1., 1., 1.],
          [1., 1., 1., 1.],
          [1., 1., 1., 1.],
          [1., 1., 1., 1.]],

         [[1., 1., 1., 1.],
          [1., 1., 1., 1.],
          [1., 1., 1., 1.],
          [1., 1., 1., 1.]]],


        [[[1., 1., 1., 1.],
          [1., 1., 1., 1.],
          [1., 1., 1., 1.],
          [1., 1., 1., 1.]],

         [[1., 1., 1., 1.],
          [1., 1., 1., 1.],
          [1., 1., 1., 1.],
          [1., 1., 1., 1.]],

         [[1., 1., 1., 1.],
          [1., 1., 1., 1.],
          [1., 1., 1., 1.],
          [1., 1., 1., 1.]]]])
torch.Size([3])
[[[[1]]

  [[2]]

  [[3]]]]
tensor([[[[1., 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., 2.]],

         [[3., 3., 3., 3.],
          [3., 3., 3., 3.],
          [3., 3., 3., 3.],
          [3., 3., 3., 3.]]],


        [[[1., 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., 2.]],

         [[3., 3., 3., 3.],
          [3., 3., 3., 3.],
          [3., 3., 3., 3.],
          [3., 3., 3., 3.]]]], dtype=torch.float64)

Process finished with exit code 0