我正在使用一个自定义数据集，包含不同大小的Lab格式（亮度，a，b）的图像，这些图像被输入到CNN中。输入层有3个输入通道，因此我的想法是将所有3个通道（L, a, b）分开，然后输入到网络中。接下来我就在想，每个张量是否需要转置？我担心这样做会丢失图像的尺寸，而这些尺寸在不同图像之间是可变的，最终我将无法重建图像。关于如何标准化图像，您有什么想法或建议吗？

回答：

您可以进行标准化处理，而不需要转置图像或根据通道进行分割

torchvision.transforms.Normalize(mean=[l_channel_mean, a_channel_mean , b_channel_mean], std= [l_channel_mean, a_channel_mean , b_channel_mean])唯一需要的转换是将图像转换为张量的转换：torchvision.transforms.ToTensor()