pytorch中transforms

transforms是PyTorch中的一个模块，用于对数据进行预处理和增强，通常用于数据的加载、预处理和数据增强等操作。transforms提供了很多常用的操作，如：resize、crop、flip、normalize等。

常用的transforms操作：

- ToTensor：将PIL Image或numpy.ndarray转换为torch.FloatTensor，取值范围[0, 1.0]。
- Resize：调整图像大小，可以是一个tuple，也可以是一个int。如：Resize((256, 256))或Resize(256)。
- CenterCrop：对图像进行中心裁剪，可以指定裁剪的大小。如：CenterCrop(224)。
- RandomCrop：对图像进行随机裁剪，可以指定裁剪的大小和填充的像素值。如：RandomCrop(224, padding=4)。
- RandomHorizontalFlip：对图像进行随机水平翻转。如：RandomHorizontalFlip()。
- Normalize：对图像进行归一化，可以指定均值和标准差。如：Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])。

使用transforms可以方便的对数据进行处理和增强，从而提高模型的准确率。