画像を正規化：Pythonコード 記事は雑です。

どうも、最近、○○学という雑誌にニューラルネットワークを使った論文がアクセプトされました。カミングアウトすみません。

画像を正規化：Pythonコード

意味不明と思っているかたも多いかと思います。

正規化は機械学習をするにあたり重要な処理の一つです。PyTorchを使いました。

import torch
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader
import os

class calc_mean_std:
　def __init__(self) :
　　print("calc_img")

def calc(self, train_data,batch_size,num_workers):
　data_transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])
　train_data.dataset.transform = data_transform
　dataloader = DataLoader(train_data, batch_size=batch_size,
　　　　shuffle=False, num_workers=num_workers)
　mean = 0.0
　for images, _ in dataloader:
　batch_samples = images.size(0)
　images = images.view(batch_samples,images.size(1),-1)
　　mean += images.mean(2).sum(0)
　mean = mean/len(dataloader.dataset)

　var = 0.0
　for images, _ in dataloader:
　　batch_samples = images.size(0)
　　images = images.view(batch_samples,images.size(1),-1)
　　var += *1**2).sum([0,2])
　std = torch.sqrt(var/(len(dataloader.dataset)*512*512))
　print(mean,std)

　return mean,std

大体はコピペで使用出来ます。

*1:images - mean.unsqueeze(1