pytorch学习（二）：transforms使用

作用：将特定的图片通过transforms工具处理，得到我们想要的结果。

ToTensor写成如下会报错：

img=cv2.imread('./data/train/ants/0013035.jpg')
tensor_img=transforms.ToTensor(img)
print(tensor_img)

正确形式：

img=cv2.imread('./data/train/ants/0013035.jpg')
tensor_trans=transforms.ToTensor()
tensor_img=tensor_trans(img)
print(tensor_img)

 原因：

在PyTorch的torchvision.transforms模块中，ToTensor是一个用于图像预处理的类，而不是一个函数。因此，你不能直接调用transforms.ToTensor(img)来转换图像，因为这不是这个类设计的使用方式。

ToTensor类是用来创建一个预处理对象的，该对象可以被调用以将PIL图像或NumPy ndarray转换为PyTorch张量（tensor）。

正确的使用方式是：

1. 首先，实例化ToTensor类，得到一个转换对象。
2. 然后，使用该转换对象来转换图像。

遇见小错误：tensorboard无法显示图片，原因：忘记 writer.close()

__call__函数和普通函数的区别：

class Person:
    def __call__(self,name):
        print('__call__'+' hello'+name)