data_transforms ={

`data_transforms`通常是在数据预处理过程中使用的字典结构，它在深度学习特别是图像分类、计算机视觉任务中非常常见。这个字典包含了对原始数据集的各种操作，比如调整图像尺寸、应用颜色转换、归一化等预处理步骤，以便将数据适配到模型训练的要求。

例如，在PyTorch的`torchvision.transforms`库中，`data_transforms`可能会包含这样的内容：

data_transforms = {
    'train': transforms.Compose([
        transforms.RandomResizedCrop(224),
        transforms.RandomHorizontalFlip(),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
    ]),
    'val': transforms.Compose([
        transforms.Resize(256),
        transforms.CenterCrop(224),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
    ]),
}

这里`train`和`val`分别代表训练集和验证集的数据变换流程。每个键关联一个`Compose`对象，它是多个transform组成的序列，保证了数据预处理按照指定顺序执行。