torchvision.transforms：同时使用RandomApply、RandomChoice，官方预处理方法、自定义预处理方法

RandomApply使用方法：

transforms.RandomApply(transforms, p=0.5)

transforms:给定变化的列表， 类型：nn.MModuleList([]) 或者直接一个[]里面填入transforms

RandomChoice使用方法：

transforms.RandomChoice(transforms)

但是，这两个如何组合使用呢，以及当我需要用到我自定义的处理方法时该怎么用呢？直接上代码：

from torchvision import transforms

class AddBlur(object):
    # def __init__(self, MAX_HW=1504):
    #     self.max_hw = MAX_HW

    def __call__(self, img):
        size = random.choice([1,3,5,7,9,11,13,15,17,19,21])
        img = transforms.GaussianBlur(kernel_size=(size, size), sigma = 10)(img)
        return img


transform1 = transforms.RandomApply([transforms.ColorJitter(brightness=(0.45,1.4))], p=0.2)
transform2 = transforms.RandomApply([transforms.Compose([AddBlur()])], p=0.2)#对于自定义的预处理方法需要使用transforms.Compose
mytransform = transforms.RandomChoice([transform1,transform2])


image = mytransform(image) #这里的image是需要预处理的图片