怎么定义transform类

在深度学习中，Transform 类通常用于数据预处理阶段，如图像、文本等数据转换操作。这类类通常包含一些方法，用于对数据进行标准化、缩放、裁剪、增强等操作，以便于模型训练和验证。Transform 类通常遵循这样的结构：

class Transform:
    def __init__(self, params):  # 初始化方法，接受必要的参数
        self.params = params

    def __call__(self, data):  # 运行转换操作的方法
        transformed_data = self.apply_transforms(data)  # 自定义的数据变换函数
        return transformed_data

    def apply_transforms(self, data):
        """
        在这里定义具体的转换操作，比如resize、crop、to_tensor、normalize等，
        根据数据类型和需求进行相应的处理。
        """
        pass

    def inverse_transform(self, processed_data):
        """
        可选的逆操作，如果需要还原到原始数据格式，也可以在这里实现。
        """
        pass

创建一个新的 Transform 实例，你可以像这样使用：

transform = Transform({
    'size': (224, 224),
    'mean': [0.5, 0.5, 0.5],
    'std': [0.5, 0.5, 0.5]
})

# 对数据应用转换
transformed_image = transform(image)