# 反归一化
def denormalize(tensor, means=IM_NORM_MEAN, stds=IM_NORM_STD):"""对张量进行反归一化处理。对已经归一化的张量执行反向操作，使得像素值的范围在0和1之间。这对于将张量绘制为图像时非常有用。归一化公式：(image - mean) / std反归一化公式：image * std + mean参数:tensor (torch.Tensor, dtype=torch.float32): 归一化后的图像张量形状:输入: :math:`(N, C, H, W)`输出: :math:`(N, C, H, W)` （与输入相同形状）返回:torch.Tensor (torch.float32): 反归一化的图像张量，像素值在[0, 1]之间注意:描述维度时使用的符号:- N: 批次中的图像数量- C: 通道数量- H: 图像的高度- W: 图像的宽度"""# 创建张量的副本以避免修改原始数据denormalized = tensor.clone()# 对每个通道分别执行反归一化操作for channel, mean, std in zip(denormalized, means, stds):# 将归一化后的通道乘以标准差，然后加上均值channel.mul_(std).add_(mean)# 返回反归一化的张量return denormalized
反归一化的应用场景：
反归一化操作在图像处理中有多个应用场景，主要包括：
① 可视化
② 后处理
