pytorch图像增强库函数

PyTorch中有许多图像增强库函数，下面列出了一些常用的函数：

1. RandomHorizontalFlip：随机水平翻转图像。

2. RandomVerticalFlip：随机垂直翻转图像。

3. RandomRotation：随机旋转图像。

4. ColorJitter：随机调整图像的亮度、对比度、饱和度和色调。

5. RandomCrop：随机裁剪图像。

6. CenterCrop：对图像进行中心裁剪。

7. Resize：调整图像大小。

8. Normalize：对图像进行归一化。

9. ToTensor：将PIL图像转换为Tensor。

这些函数可以通过导入torchvision.transforms库来使用。例如，可以使用以下代码来将图像增强函数应用于训练集：

import torchvision.transforms as transforms

transform_train = transforms.Compose([
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.RandomCrop(32, padding=4),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.4914, 0.4822, 0.4465], std=[0.2023, 0.1994, 0.2010])
])

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform_train)