ElE rookie
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深度学习常见的transform和dataloder联合transform

加了下划线的__的函数，就是不用点.，直接传入参数就可以调用

compose就中心裁剪后再转换成tensor

totensor是将pil或者narray类型转换成tensor类型

normalize归一化 可以将tensor类型图形转换成一个均值或者标准差

深度学习常见的transform和dataloder联合transform_第1张图片深度学习常见的transform和dataloder联合transform_第2张图片对图片归一化

归一化的作用是来加速收敛速度，加速训练速度的

深度学习常见的transform和dataloder联合transform_第3张图片

将pil的图片改变大小

深度学习常见的transform和dataloder联合transform_第4张图片

将短边缩放到x，长宽比不变

randomcrop是随机裁剪，随机裁剪可以用于数据增强，学习transform就是先看输入输出，再看案例，再试着用用，看看效果，即使不知道是什么类型的输出，直接就是那个打印深度学习常见的transform和dataloder联合transform_第5张图片

将数据集和transform结合

深度学习常见的transform和dataloder联合transform_第6张图片

root是存放位置，train为1就是训练数据集，download为1则是在网上自己下载，这是官网给出的数据集，可以下载使用torchvison自带的数据集

深度学习常见的transform和dataloder联合transform_第7张图片test_set[0]是图片类型和类别

test_set.classes是类别总和

target是类别的第几个

dataset如同扑克牌 完好的新的，而dataloder就如同打乱了 拿在手中的牌，batch_size指的就是我每次抓牌 抓两张牌，shuffle为1的话，就打乱牌，num_workers有时候在windows下运行会出问题，这时候设置成0试试看，drop_last是如果100张牌，每次取3张，最后一张牌是否舍去？，等1 舍去。

深度学习常见的transform和dataloder联合transform_第8张图片

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    Mybatis作为一个非常好用的持久层框架，相关资料真的是少得可怜，所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法，希望能够对大家有所帮助。 不少持久层框架对动态SQL的支持不足，在SQL需要动态拼接时非常苦恼，而Mybatis很好地解决了这个问题，算是框架的一大亮点。对于常见的场景，例如：批量插入/更新/删除，模糊查询，多条件查询，联表查询，
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