transforms和albumentations组合使用对图像进行增广

可以使用transforms和albumentations组合使用对图像进行增广。一般情况下，可以先使用albumentations进行图像增广，然后再使用transforms进行数据转换和归一化。

以下是一个示例代码：

import torch
from torchvision import transforms
import albumentations as A
from albumentations.pytorch import ToTensorV2

# 定义albumentations的增广方法
transform = A.Compose(
    [
        A.RandomCrop(width=256, height=256),
        A.HorizontalFlip(p=0.5),
        A.Normalize(
            mean=[0.0, 0.0, 0.0],
            std=[1.0, 1.0, 1.0],
            max_pixel_value=255.0,
        ),
        ToTensorV2(),
    ],
)

# 定义transforms的转换方法
transform_torch = transforms.Compose([
    transforms.Resize((256, 256)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.0, 0.0, 0.0], [1.0, 1.0, 1.0])
])

# 加载原始图像
image = Image.open('image.jpg')

# 对图像进行增广和转换
image_augmented = transform(image=np.array(image))['image']
image_transformed = transform_torch(image_augmented)

在上述代码中，首先定义了albumentations的增广方法，然后定义了transforms的转换方法。接着，加载了原始图像，并将其传递给albumentations的增广方法进行增广，再将增广后的图像传递给transforms的转换方法进行数据转换和归一化。

需要注意的是，在使用albumentations进行增广时，需要将图像从PIL Image格式转换为numpy数组格式，再将增广后的numpy数组格式的图像转换为torch张量。