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我想在 PyTorch 中对张量执行最小-最大归一化。
获得min-max归一化的公式为
我想使用一些 new_min
和 new_max
在张量的所有元素上执行最小-最大归一化。
>>>import torch
>>>x = torch.randn(5, 4)
>>>print(x)
tensor([[-0.8785, -1.6898, 2.2129, -0.8375],
[ 1.2927, -1.3187, -0.7087, -2.1143],
[-0.6162, 0.6836, -1.3342, -0.7889],
[-0.2934, -1.2526, -0.3265, 1.1933],
[ 1.2494, -1.2130, 1.5959, 1.4232]])
有什么方法可以在两个值 new_min, new_max
之间对给定的张量进行最小-最大归一化?
假设我想将张量从 new_min = -0.25
缩放到 new_max = 0.25
最佳答案
将 v_min
、v_max
、new_min
和 new_max
定义为:
>>> v_min, v_max = v.min(), v.max()
>>> new_min, new_max = -.25, .25
您可以按元素应用您的公式:
>>> v_p = (v - v_min)/(v_max - v_min)*(new_max - new_min) + new_min
tensor([[-0.1072, -0.2009, 0.2500, -0.1025],
[ 0.1437, -0.1581, -0.0876, -0.2500],
[-0.0769, 0.0733, -0.1599, -0.0969],
[-0.0396, -0.1504, -0.0434, 0.1322],
[ 0.1387, -0.1459, 0.1787, 0.1588]])
然后查看v_p
统计信息:
>>> v_p.min(), v_p.max()
(tensor(-0.2500), tensor(0.2500))
关于python - PyTorch 中张量的最小-最大归一化,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/68791508/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!