pytorch中的torchvision.transforms模块详解
torchvision.transforms
torchvision.transforms是pytorch中的图像预处理包，包含了很多种对图像数据进行变换的函数，这些都是在我们进行图像数据读入步骤中必不可少的。
data_transforms = transforms.Compose([
transforms.RandomResizedCrop(224),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
])transforms.Compose(transforms) 方法是将多种变换组合在一起。上述对data_transforms进行了四种变换，前两个是对PILImage进行的，分别对其进行随机大小和随机宽高比的裁剪，之后resize到指定大小224，以及对原始图像进行随机的水平翻转；
第三个transforms.ToTensor() 将PILImage转变为torch.FloatTensor的数据形式；
而最后一个Normalize则是对tensor进行的。
多种组合变换有一定的先后顺序，处理PILImage的变换方法（大多数方法）都需要放在ToTensor方法之前，而处理tensor的方法（比如Normalize方法）就要放在ToTensor方法之后。
transforms中的函数
1.对Tensor进行变换
torchvision.transforms.Normalize(mean, std)：用给定的均值和标准差分别对每个通道的数据进行正则化。具体来说，给定均值(M1,…,Mn)，给定标准差(S1,…,Sn)，其中n是通道数（一般是3），对每个通道进行如下操作：
output[channel] = (input[channel] - mean[channel]) / std[channel]
比如：原来的tensor是三个维度的，值在[0,1]之间，经过变换之后就到了[-1，1]
计算如下：(（0,1）-0.5）/0.5=(-1,1)
torchvision.transforms.ToTensor ：把一个取值范围是[0,255]的PIL.Image或者shape为(H,W,C)的numpy.ndarray，转换成形状为[C,H,W]，取值范围是[0,1.0]的torch.FloadTensor
torchvision.transforms.ToPILImage：将shape为(C,H,W)的Tensor或shape为(H,W,C)的numpy.ndarray转换成PIL.Image，值不变。
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。
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。
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。
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。
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
例子：
from torchvision import transforms
from PIL import Image
padding_img = transforms.Pad(padding=10, fill=0)
img = Image.open('test.jpg')
print(type(img))
print(img.size)
padded_img=padding(img)
print(type(padded_img))
print(padded_img.size)
(10, 10)
(30, 30) #由于上下左右都要填充10个像素，所以填充后的size是(30,30)