已经注册了域名 怎么做网站,自己注册一家公司需要多少钱,聚名网络科技,兰州网站设计制作PyTorch Tensor 归一化#xff1a;理解、应用及实现
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在 PyTorch 中#xff0c;对于 Tensor 的…PyTorch Tensor 归一化理解、应用及实现
在机器学习和深度学习中数据预处理是一个关键的步骤。其中对于某些情况下特别是生产的环境数据归一化是一项必不可少的任务。
在 PyTorch 中对于 Tensor 的归一化它提供了一些内置的函数。在本文中我们将会介绍以下内容
为什么要进行归一化PyTorch 中的归一化函数常用的归一化方法实现和应用实例总结
为什么要进行归一化
在机器学习中我们的数据通常都需要进行归一化。这是因为不同特征的数据值之间可能存在明显的偏差从而会影响到模型的效果和准确度同时也会提高模型的训练难度。
一些常用的归一化方法包括标准化、最大最小归一化和稀疏特征归一化等下面将会逐一介绍。
PyTorch 中的归一化函数
在 PyTorch 中我们可以使用 torch.mean() 和 torch.std() 函数分别计算 Tensor 的均值和标准差从而完成归一化。
# 计算均值
mean torch.mean(input_tensor, dim0, keepdimTrue)# 计算标准差
std torch.std(input_tensor, dim0, keepdimTrue)# 归一化
result (input_tensor - mean) / std
这里 dim0 表示对每一列的数据分别进行归一化 keepdimTrue 表示保持原有 Tensor 的维度不变。
常用的归一化方法
标准化Standardization
将每个特征的数值转换成标准正态分布即均值为 0方差为 1。
X s t d X − μ σ X_{std} \frac{X - \mu}{\sigma}
X
s
t
d
σ
X
