线性缩放 image 中的每个图像，使其具有均值 0 和方差 1。
用法
tf.image.per_image_standardization(
image
)参数
-
imagen-DTensor至少有 3 个维度，其中最后 3 个是每个图像的维度。
返回
-
与
image具有相同形状的Tensor，其 dtype 为float32。
抛出
-
ValueErrorimage的形状少于 3 个维度。
对于 image 中的每个 3-D 图像 x ，计算 (x - mean) / adjusted_stddev ，其中
mean是x中所有值的平均值adjusted_stddev = max(stddev, 1.0/sqrt(N))在处理统一图像时，上限为 0 以防止除以 0N是x中的元素个数stddev是x中所有值的标准差
示例用法：
image = tf.constant(np.arange(1, 13, dtype=np.int32), shape=[2, 2, 3])
image # 3-D tensor
<tf.Tensor:shape=(2, 2, 3), dtype=int32, numpy=
array([[[ 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6]],
[[ 7, 8, 9],
[10, 11, 12]]], dtype=int32)>
new_image = tf.image.per_image_standardization(image)
new_image # 3-D tensor with mean ~= 0 and variance ~= 1
<tf.Tensor:shape=(2, 2, 3), dtype=float32, numpy=
array([[[-1.593255 , -1.3035723 , -1.0138896 ],
[-0.7242068 , -0.4345241 , -0.14484136]],
[[ 0.14484136, 0.4345241 , 0.7242068 ],
[ 1.0138896 , 1.3035723 , 1.593255 ]]], dtype=float32)>相关用法
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注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.image.per_image_standardization。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。