以上面代码为例，ToTensor()能够把灰度范围从0-255变换到0-1之间，而后面的transform.Normalize()则把0-1变换到(-1,1).具体地说，对每个通道而言，Normalize执行以下操作：

image=(image-mean)/std

其中mean和std分别通过(0.5,0.5,0.5)和(0.5,0.5,0.5)进行指定。原来的0-1最小值0则变成(0-0.5)/0.5=-1，而最大值1则变成(1-0.5)/0.5=1.

2.在标准化后，可视化时候图像显示会出现问题。需要采用make_grid函数，将normalize为True

from torchvision.utils import make_grid

viz.images(make_grid(sample[0],normalize=True),nrow=8,win='mnist',opts=dict(title='mnist'))