Pytorch中transform的应用

在PyTorch中，transforms模块主要用于对图像进行预处理和数据增强，以便于训练深度学习模型。这些转换操作可以包括裁剪、缩放、旋转、翻转等，以及对图像进行标准化处理。下面将详细介绍一些常用的transforms操作及其应用。

1. 常用的transforms操作

1.1 torchvision.transforms模块

torchvision.transforms模块提供了许多常用的图像转换函数，这些函数可以单独使用，也可以组合使用。

1.2 基本转换操作

• ToTensor: 将PIL图像或NumPy数组转换为Tensor。

  from torchvision import transforms
  
  transform = transforms.ToTensor()
  

• Normalize: 对图像进行标准化处理，即减去均值并除以标准差。

  transform = transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
  

• Resize: 调整图像大小。

  transform = transforms.Resize((256, 256))
  

• CenterCrop: 中心裁剪图像。