如何评估数据集的均值和标准差？答案

【问题标题】：How can I do to evaluate mean and std for a dataset?如何评估数据集的均值和标准差？
【发布时间】：2020-03-25 18:17:26
【问题描述】：

我正在使用 pytorch 和数据集时尚 MNIST，但我不知道如何评估该数据集的均值和标准差。这是我的代码：

import torch
from torchvision import datasets, transforms
import torch.nn.functional as F

transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((mean), (std))])
batch_size = 32
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(datasets.MNIST(
'../data', train=True, download=True, transform=transform)
, batch_size=batch_size, shuffle=True)

你能帮帮我吗？

非常感谢！

【问题讨论】：

标签： python python-3.x deep-learning artificial-intelligence pytorch

【解决方案1】：

用它来计算平均值和标准-

loader = data.DataLoader(dataset,
                         batch_size=10,
                         num_workers=0,
                         shuffle=False)

mean = 0.
std = 0.
for images, _ in loader:
    batch_samples = images.size(0) # batch size (the last batch can have smaller size!)
    images = images.view(batch_samples, images.size(1), -1)
    mean += images.mean(2).sum(0)
    std += images.std(2).sum(0)

mean /= len(loader.dataset)
std /= len(loader.dataset)

【讨论】：