归一化

归一化（Normalization）是指将数据转换为标准的、统一的范围，以便更好地进行处理和分析。在深度学习中，归一化通常用于图像预处理，将图像的像素值从[0, 255]的范围转换为[0, 1]或[-1, 1]的范围。这样做可以加快模型的收敛速度，并提高模型的泛化能力。

在上面的代码中，归一化是通过T.Normalize类实现的。它接受两个参数mean和std，分别表示每个通道的均值和标准差。归一化操作将每个通道的像素值减去均值，然后除以标准差，得到归一化后的图像。