transforms.Compose

transforms.Compose 是 PyTorch 中 torchvision.transforms 模块中的一个类，用于将多个数据预处理操作组合在一起。它接受一个列表或元组作为参数，列表中每个元素都是一个预处理操作。在使用 Compose 进行数据预处理时，会按照列表中的顺序依次执行每个操作，并将结果传递给下一个操作，最后返回预处理后的数据。

例如，可以使用以下代码创建一个 Compose 对象，将图像先进行随机裁剪，再进行大小调整，最后转换为张量：

transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomCrop(32),
    transforms.Resize((64, 64)),
    transforms.ToTensor()
])

在使用 transform 对数据进行预处理时，会先对数据进行随机裁剪，然后将裁剪后的图像大小调整为 (64, 64)，最后将图像转换为张量。

相关问题

transforms.compose

transforms.compose 是 Python 中用于组合多个变换操作的函数。它可以将多个变换操作按照一定的顺序组合起来，形成一个新的变换操作。例如，可以将平移、旋转和缩放操作组合起来，形成一个新的变换操作。这个新的变换操作可以应用到图像、视频等数据上，实现各种效果。

torchvision.transforms.Compose

torchvision.transforms.Compose 是一个用于组合多个图像转换操作的函数，它将这些操作串联起来以便一次性地应用到图像上。

例如，假设我们有两个图像转换操作：Resize 和 ToTensor。我们可以使用 Compose 函数将它们组合在一起，如下所示：

from torchvision import transforms

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((256, 256)),
    transforms.ToTensor()
])

在上述代码中，我们创建了一个 transform 对象，该对象是由两个操作组成的 Compose 对象。第一个操作是 Resize，它将图像的大小调整为 (256, 256)。第二个操作是 ToTensor，它将图像转换为 Tensor 格式。

然后，我们可以将这个 transform 对象应用到图像上，如下所示：

import torch
from PIL import Image

image = Image.open('image.jpg')
transformed_image = transform(image)

在上述代码中，我们打开了一张图像，并将 transform 对象应用到图像上，得到了经过转换后的图像 transformed_image。

这样，我们就可以使用 torchvision.transforms.Compose 来方便地组合多个图像转换操作，并将其应用到图像上。