【pytorch系列】torchvision.transforms.Compose

class torchvision.transforms.Compose([``````])

作用：几个图像变换组合在一起,按照给出的transform顺序进行计算。

主要装载 transforms模块，提供了一般的图像转换操作类。

class torchvision.transforms.ToTensor 

把shape=(H x W x C)的像素值范围为[0, 255]的PIL.Image或者numpy.ndarray转换成shape=(C x H x W)的像素值范围为[0.0, 1.0]的torch.FloatTensor。

class torchvision.transforms.Normalize(mean, std)

此转换类作用于torch.*Tensor。给定均值(R, G, B)和标准差(R, G, B)，用公式channel = (channel - mean) / std进行规范化。

还有很多transforms模块
使用示例：

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

transforms.Compose([transforms.CenterCrop(10),transforms.ToTensor(),transforms.Resize(256),transforms.RandomResizedCrop(224, scale=(0.25, 1)),transforms.RandomHorizontalFlip(),transforms.ToTensor(), normalize])