transforms.

transforms是PyTorch中一个用于数据增强和预处理的模块。它提供了一系列功能，可用于对图像、文本和其他类型的数据进行转换和操作。

在图像处理中，transforms可以用来进行常见的图像增强操作，如随机裁剪、缩放、旋转、翻转、灰度化等。此外，它还可以用于执行数据类型转换、标准化、归一化等操作。

在文本处理中，transforms可以用来进行文本预处理，如分词、编码、填充等。它还可以处理序列数据的变换，如截断、排序等。

使用transforms模块，可以方便地将数据集预处理为适合模型输入的格式，并在训练过程中进行数据增强，提高模型的泛化能力和鲁棒性。

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train_augs = torchvision.transforms.Compose([ torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip(), torchvision.transforms.ToTensor()]) test_augs = torchvision.transforms.Compose([ torchvision.transforms.ToTensor()])

这段代码是使用PyTorch中的torchvision库对数据进行预处理的代码。其中，train_augs和test_augs分别是训练集和测试集的预处理方式，具体包括：

- RandomHorizontalFlip：随机水平翻转，增加数据的多样性；
- ToTensor：将图片转换为Tensor格式，方便后续的模型输入。

通过预处理，可以使得数据更好地适应模型的要求，并且提高训练的效果。

'train': transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])

这段代码是使用 PyTorch 中的 transforms 模块对一张训练图片进行预处理。其中 transforms.RandomResizedCrop(224) 表示从原始图片中随机裁剪出一块大小为 224x224 的区域，然后将其随机翻转，这个操作是为了引入数据增强，提高模型的泛化能力。接着 transforms.ToTensor() 将图片转换为 PyTorch 中的张量，transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]) 对张量进行标准化处理，使得每个通道的均值和方差分别为给定的值。这个操作也是为了提高模型的泛化能力。