Pytorch中transforms.Compose()的使用

torchvision介绍
torchvision是pytorch的一个图形库，它服务于PyTorch深度学习框架的，主要用来构建计算机视觉模型。torchvision.transforms主要是用于常见的一些图形变换。以下是torchvision的构成：
torchvision.datasets: 一些加载数据的函数及常用的数据集接口；

torchvision.models: 包含常用的模型结构（含预训练模型），例如AlexNet、VGG、ResNet等；

torchvision.transforms: 常用的图片变换，例如裁剪、旋转等；

torchvision.utils: 其他的一些有用的方法。
transforms.Compose()详解

self.norm = transforms.Compose([ 
            transforms.ToTensor(), 
            transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225]), 
        ]) 
to

rchvision.transforms是pytorch中的图像预处理包。一般用Compose把多个步骤整合到一起：
比如说：

transforms.Compose([ 
transforms.CenterCrop(10), 
transforms.ToTensor(), 
]) 

这样
就把两个步骤整合到了一起。

接下来介绍transforms中的函数：
Resize：把给定的图片resize到given size
Normalizeÿ