pytorch 数据预处理torchvision.transforms概览

目的：

transforms 是pytorch提供的用来处理输入数据的包。
在输入数据并没有做预处理的时候，transforms 提供一系列操作，例如 resize， crop, 等等，最终将输入的 图片转换为统一的形式，并且转化为tensor，为神经网络提供标准输入。

输入：

torchision是处理图片的库，对于输入数据，一般是用cv库或者PIL库进行读入。transforms的输入可以是这两种库读入的图片类型，可以在参数method中指定。

使用：

Compose：

transforms.Compose函数就是将transforms组合在一起，形成一个transform 的序列，一起打包执行。

transforms.lambda 如果想更改transfomrs里面具体方法的默认设置，可以使用lambda函数，对具体功能函数指定自己的变换规则。

具体功能：

transforms.Resize(256)是按照比例把图像最小的一个边长放缩到256，另一边按照相同比例放缩。
transforms.ToTensor() 转换为tensor格式，这个格式可以直接输入进神经网络了。
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])对像素值进行归一化处理。
。。。。。
其他的用到再补充。