torchvision.transforms包解析_transform包

tranforms是vision包中关于图像变换处理的一系列函数的包‘主要包括’
class torchvision.transforms.Compose(transforms)
将多个transform组合起来使用。
class torchvision.transforms.CenterCrop(size)
将给定的PIL.Image进行中心切割，得到给定的size，size可以是tuple，(target_height, target_width)。size也可以是一个Integer，在这种情况下，切出来的图片的形状是正方形。

class torchvision.transforms.RandomCrop(size, padding=0)
切割中心点的位置随机选取。size可以是tuple也可以是Integer。

class torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip
随机水平翻转给定的PIL.Image,概率为0.5。即：一半的概率翻转，一半的概率不翻转。

class torchvision.transforms.RandomSizedCrop(size, interpolation=2)
先将给定的PIL.Image随机切，然后再resize成给定的size大小。

class torchvision.transforms.Pad(padding, fill=0)
将给定的PIL.Image的所有边用给定的pad value填充。 padding：要填充多少像素 fill：用什么值填充

totensor 图像数据转变为张量
normalize（a,b）归一化到a-b中
Init signature: transforms.Normalize(mean, std, inplace=False)
具体地说，对每个通道而言，Normalize执行以下操作：

image=(image-mean)/std
格式为（（几个通道写几个），（））

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