'test': transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), 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 模块对一张测试图片进行预处理。其中 transforms.Resize(256) 表示将图片的短边缩放到 256 像素，长边等比例缩放，保持图片比例不变。这个操作是为了将图片的大小标准化，方便后续的处理。接着 transforms.CenterCrop(224) 表示在中心位置裁剪出 224x224 大小的图片，这个操作是为了将图片的尺寸与训练时的尺寸保持一致。最后 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，这个操作是为了提高模型的泛化能力。