torchvision.transforms.functional.gaussian_blur（）功能、各参数的意义以及用法

`torchvision.transforms.functional.gaussian_blur()`是一个PyTorch中的图像变换函数，用于对图像进行高斯模糊处理。具体来说，该函数会对输入的图像进行高斯滤波操作，从而生成一个模糊的图像。

该函数的输入为一个PIL图像（或者是一个张量），并可以指定高斯滤波的半径(radius)和标准差(sigma)。其中，半径(radius)决定了高斯核的大小，标准差(sigma)则决定了高斯核的形状，越大则模糊越强。

函数的定义如下：

torchvision.transforms.functional.gaussian_blur(
    img: Union[PIL.Image.Image, torch.Tensor],
    kernel_size: Tuple[int, int],
    sigma: Tuple[float, float]
) -> Union[PIL.Image.Image, torch.Tensor]

参数说明：

- `img`：输入的PIL图像或者张量(Tensor)，大小为(H,W)或(H,W,C)。
- `kernel_size`：高斯核的大小，通常设置为奇数，如(3, 3)、(5, 5)等。
- `sigma`：高斯核的标准差，用来调整滤波的强度，越大则模糊越强，通常设置为一个小数，如(0.1, 2.0)等。

该函数的输出为一个PIL图像或者张量(Tensor)，与输入的类型相同。函数的用法示例如下：

from torchvision.transforms.functional import gaussian_blur
from PIL import Image

img = Image.open('test.jpg') # 打开一张测试图像
img_blur = gaussian_blur(img, kernel_size=(5, 5), sigma=(0.1, 2.0)) # 对图像进行高斯模糊
img_blur.show() # 显示模糊后的图像

在上述示例中，我们首先打开了一张测试图像(`test.jpg`)，然后对该图像进行高斯模糊，指定了高斯核的大小为(5, 5)，标准差为(0.1, 2.0)。最后，使用`show()`函数显示了模糊后的图像。