torchvision=0.15 torchvision.transforms=？

`torchvision.transforms`是PyTorch的一个子模块，它是`torchvision`库的一部分，主要用于图像数据预处理。在版本0.15中，它包含了一系列的图像转换操作，如调整大小、裁剪、旋转、色彩转换、归一化等，这些都是训练深度学习模型前通常会对输入图像进行的预处理步骤。

举个例子，你可以使用`torchvision.transforms.Compose()`函数来组合多个转换，创建一个用于数据增强的数据预处理流水线。例如：

from torchvision import transforms

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),  # 调整图片尺寸
    transforms.RandomHorizontalFlip(),  # 随机水平翻转
    transforms.ToTensor(),  # 将像素值转换到[0, 1]范围
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])  # 归一化
])

相关问题

UserWarning: The torchvision.transforms.functional_tensor module is deprecated in 0.15 and will be **removed in 0.17**. Please don't rely on it. You probably just need to use APIs in torchvision.transforms.functional or in torchvision.transforms.v2.functional. warnings.warn(

对于这个警告信息，它意味着你正在使用已经过时的 `torchvision.transforms.functional_tensor` 模块。在 torchvision 的下一个版本（0.17）中，该模块将被移除，因此不建议依赖它。相反，你应该使用 `torchvision.transforms.functional` 或 `torchvision.transforms.v2.functional` 中的 API。如果你只是需要转换张量，你可以使用 `torchvision.transforms.functional.to_pil_image()` 和 `torchvision.transforms.functional.to_tensor()` 函数来在 PIL 图像和张量之间进行转换。