.. py:class:: paddle.vision.transforms.Normalize(mean=0.0, std=1.0, data_format='CHW', to_rgb=False, keys=None)
用均值和标准差归一化输入数据。给定 n 个通道的均值(M1,...,Mn)和方差(S1,..,Sn),Normalize 会在每个通道归一化输入数据。output[channel] = (input[channel] - mean[channel]) / std[channel]
- mean (list|tuple,可选) - 用于每个通道归一化的均值。
- std (list|tuple,可选) - 用于每个通道归一化的标准差值。
- data_format (str,可选) - 数据的格式,必须为 'HWC' 或 'CHW'。 默认值为 'CHW'。
- to_rgb (bool,可选) - 是否转换为
rgb
的格式。默认值为 False。- keys (list[str]|tuple[str],可选) - 与
BaseTransform
定义一致。默认值为 None。
- img (PIL.Image|np.ndarray|paddle.Tensor) - 输入的图像数据,数据格式为'HWC'。
- output (PIL.Image|np.ndarray|Paddle.Tensor) - 返回归一化后的图像数据。
计算 Normalize
的可调用对象。
COPY-FROM: paddle.vision.transforms.Normalize