pytorch自定义Dataset并使用torchvision的Transform

最近用了pytorch， 使用上比Tensorflow爽的多，尤其是在读取数据的部分，冗长而繁杂的api令人望而却步，而且由于Tensorflow不支持与numpy的无缝切换，导致难以使用现成的pandas等格式化数据读取工具，造成了很多不必要的麻烦

pytorch自定义读取数据和进行Transform的部分请见文档：
http://pytorch.org/tutorials/beginner/data_loading_tutorial.html

但是按照文档中所描述所完成的自定义Dataset只能够使用自定义的Transform步骤，而torchvision包中已经给我们提供了很多图像transform步骤的实现，为了使用这些已经实现的Transform步骤，我们可以使用如下方法定义Dataset：

class FaceLandmarkDataset(Dataset):
    def __len__(self) -> int:
        return len(self.