transforms.Compose()函数作用解析

这是一个torchvision.transforms模块的函数，用于将一系列变换组合成一个新的变换序列。它接受一个变换列表，该列表包含一系列的图像处理操作，例如图像随机缩放、裁剪、旋转和翻转等。

在创建变换序列时，可以按照自己需要的顺序添加变换操作。当对图像进行变换时，这些变换会按照顺序依次应用。下面是一个简单的示例，展示一个常用的测试集变换操作类：

import torchvision.transforms as T

transform = T.Compose([
    T.ToTensor(),
    T.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

 上述示例中，我们首次创建了两个变换操作T.ToTensor()和T.Normalize(), 然后使用T.Compose()函数将它们组合成一个新的变换序列transform，最终可以通过调用transform(image)来对图像进行变换操作，其中image是输入的PIL.Image对象。在应用Compose组合变换时，可以通过调用__call__()方法来对图像进行变换，如下所示：

class SegmentationPresetEval:
    def __init__(self, mean=(0.485, 0.456, 0.406), std=(0.229, 0.224, 0.225)):
        self.transforms = T.Compose([
            T.ToTensor(),
            T.Normalize(mean=mean, std=std),
        ])

    def __call__(self, img, target):
        return self.transforms(img, target)

此外，简要介绍一下torchvision库，它是pytorch的一个图形库，主要服务于pytorch框架，用来构建计算机视觉模型。torchvision的构成模块包括以下几个部分：1.torchvision.datasets:包括一些加载数据的函数以及常用的数据集接口，例如coco，cifar10等数据集；2.torchvision.models:包含常用模型结构和一些预训练模型，可以用于快速模型搭建；3.torchvision.transforms:包含常用的图像变换操作，例如张量变换，裁剪，旋转等；4.torchvision.utils:其它的一些常用的方法。