transform融合

transform融合是指将多个transform操作合并为一个操作，以减少计算量和内存占用。在深度学习中，常见的transform操作包括数据增强、归一化、裁剪等。将这些操作合并为一个操作可以提高训练速度和模型精度。

常见的transform融合方法有两种：串行融合和并行融合。串行融合是指将多个transform操作按顺序执行，将它们合并为一个操作。并行融合是指将多个transform操作同时执行，将它们合并为一个操作。

在PyTorch中，可以使用torchvision.transforms.Compose来实现transform融合。例如，下面的代码将随机裁剪、随机水平翻转和归一化三个操作合并为一个操作：

transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomCrop(32, padding=4),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                         std=[0.229, 0.224, 0.225])
])