import torchvision.transforms as T self.gaussian = T.GaussianBlur(11, (0.1, 2.0)) torchvison改成调用cv2定义GaussianBlur

`torchvision.transforms`模块提供了很多图像预处理功能，包括高斯模糊（GaussianBlur）。如果你想使用OpenCV（cv2）库来实现高斯模糊，虽然`torchvision.transforms`并未直接提供cv2相关的转换器，但你可以先导入cv2，然后自己创建一个自定义的转换函数。

在`torchvision.transforms`中，`GaussianBlur`看起来像是使用PyTorch内建的功能。若要使用cv2，可以按照以下步骤：

1. 导入cv2库：

import cv2

2. 创建一个自定义的高斯模糊转换函数，类似这样：

def gaussian_blur(image, kernel_size=11, sigma=(0.1, 2.0)):
    blur = cv2.GaussianBlur(image, (kernel_size, kernel_size), sigma)
    return blur

# 使用这个函数替换原来torchvision中的部分
gaussian_cv2 = lambda image: gaussian_blur(image, 11, (0.1, 2.0))

现在你可以使用`gaussian_cv2`来对图像应用OpenCV风格的高斯模糊，而不是直接从torchvision.transforms导入的`GaussianBlur`。

然而，需要注意的是，由于OpenCV和PyTorch的数据格式可能不同（例如，OpenCV以BGR格式存储，而PyTorch通常使用RGB），所以在实际应用时，你可能还需要适当地调整图像通道顺序。