T.RandomRotation(degrees=10, resample=Image.BICUBIC, expand=False, center=(0.5*self.imside, 0.0)),

这段代码使用了PyTorch中的transforms模块进行图像旋转，其中的resample参数指定了重采样方式为BICUBIC，expand参数指定了是否扩展图像以适应旋转后的图像大小，center参数指定了旋转中心点的位置。

具体来说，这段代码会将图像随机旋转一个[-10, 10]度的角度，并使用BICUBIC重采样方式。如果expand参数为True，则会扩展图像以适应旋转后的图像大小；如果为False，则会在旋转后将图像裁剪为原始大小。center参数指定了旋转中心点的位置，这里将其设置为图像宽度的一半和高度的0.5倍，即图像的中心点。

需要注意的是，这段代码中的Image.BICUBIC实际上是指定了PIL库中的重采样方式，而不是PyTorch的类。因此，在使用前需要先导入PIL库中的Image类。例如：

from PIL import Image
import torchvision.transforms as T

transform = T.Compose([
    T.RandomRotation(degrees=10, resample=Image.BICUBIC, expand=False, center=(0.5*self.imside, 0.0)),
    # ...其他的图像变换操作
])

这样就可以将PIL库中的Image.BICUBIC重采样方式传递给PyTorch的transforms模块使用了。