回答編集履歴
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@@ -28,4 +28,6 @@
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inp = cv2.resize(inp, (リサイズ後の幅, リサイズ後の高さ))
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でリサイズできると思います。
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でリサイズできると思います。画像自体はこれでリサイズされますが、matplotlib の imshow() で表示しているので、表示される大きさは変わりません。
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plt.figure(figsize=(図の幅, 図の高さ)) を plt.imshow() より前に入れておけば、表示される図の大きさを変更できます。
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@@ -25,7 +25,7 @@
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の次の行に
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inp = cv2.resize(inp, (
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inp = cv2.resize(inp, (リサイズ後の幅, リサイズ後の高さ))
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でリサイズできると思います。
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@@ -5,6 +5,8 @@
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[Python 3.x - PyTorch における正規化について｜teratail](https://teratail.com/questions/295871#reply-417929)
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標準化は `new_x = (x - mean) / std` で行うので、標準化したデータをもとに戻すには、`x = new_x * std + mean` とします。
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> ２．inp = np.clip(inp, 0, 1)は、0から１の範囲にするということでよいでしょうか？
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配列 `inp` に 「0より小さい要素があったらその値を0に、1より大きい要素があったらその値を1にする」という意味です。
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