[torch 参数更多]torchvision.transforms.Normalize

torchvision.transforms.Normalize

torchvision.transforms.Normalize(
    mean: Union[List[float], Tuple[float, ...]],
    std: Union[List[float], Tuple[float, ...]],
    inplace: bool = False
)

paddle.vision.transforms.Normalize

paddle.vision.transforms.Normalize(
    mean: Union[int, float, List[float], Tuple[float, ...]] = 0.0,
    std: Union[int, float, List[float], Tuple[float, ...]] = 1.0,
    data_format: str = 'CHW',
    to_rgb: bool = False,
    keys: Optional[Union[List[str], Tuple[str, ...]]] = None
)

两者功能一致，但 torchvision 支持更多参数，具体如下：

参数映射

torchvision PaddlePaddle 备注
mean mean 用于每个通道归一化的均值。
std std 用于每个通道归一化的标准差值。
inplace - 是否原地修改，Paddle 无此参数，一般对网络训练结果影响不大，可直接删除。
- data_format 数据的格式，PyTorch 无此参数，Paddle 保持默认即可。
- to_rgb 是否转换为 rgb 的格式，PyTorch 无此参数，Paddle 保持默认即可。
- keys 输入的类型，PyTorch 无此参数，Paddle 保持默认即可。