用transform调整图片shape为[1, 299, 299, 3]

在PyTorch中，`torchvision.transforms`库提供了一系列预定义的图像变换操作，包括调整大小、归一化等。如果你想要将图片的shape从原始的非 `[1, 299, 299, 3]` 转换为这个格式，你需要先读取图片并应用一些适当的变换。

例如，假设你有一个名为`img`的PIL Image对象：

from PIL import Image
import torchvision.transforms as transforms

# 定义一个transform，用于将图片调整为299x299，添加额外维度并归一化
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((299, 299)),
    transforms.ToTensor(),  # 将图片转为Tensor
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),  # 归一化至[-1, 1]区间
    transforms.Lambda(lambda x: x.unsqueeze(0))  # 添加batch dimension
])

# 使用transform
processed_img = transform(Image.open('image.jpg'))

# 现在 processed_img 的形状应该是 [1, 299, 299, 3]

这里的`mean`和`std`参数通常用于BGR图像的归一化，如果你的图片是其他格式，可能会有所不同。