我的输入是一组图像，我想计算图像的单方差。但是当尝试用 numpy 检查时，单位方差最终应该为 1。 我的代码做错了什么？
def pre_processing(img_list, zero_mean=True, unit_var=True):
with tf.device('/cpu:0'):
tn_img0 = img_list[0][1]
tn_img1 = img_list[1][1]
t_img = tn_img0
# t_img = tf.concat([tn_img0, tn_img1], axis=0)
rgb_mean, rgb_var = tf.nn.moments(t_img, [0, 1])
if zero_mean:
tn_img0 = tf.subtract(img_list[0][1], rgb_mean)
tn_img1 = tf.subtract(img_list[1][1], rgb_mean)
if unit_var:
tn_img0 = tf.divide(tn_img0, rgb_var)
tn_img1 = tf.divide(tn_img1, rgb_var)
最佳答案
您应该除以标准差以获得输入的单位方差。因此，将您的代码更改为:
tn_img0 = tf.divide(tn_img0, tf.sqrt(rgb_var))
tn_img1 = tf.divide(tn_img1, tf.sqrt(rgb_var))
关于machine-learning - 如何计算 tensorflow 中的单位方差？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45188089/