这里写目录标题
一、transforms运行机制
1.1 计算机视觉工具包torchvision
- torchvision.transforms : 常用的图像预处理方法
- torchvision.datasets : 常用数据集的dataset实现，MNIST，CIFAR-10，ImageNet等
- torchvision.model : 常用的模型预训练，AlexNet，VGG， ResNet，GoogLeNet等
1.2 常用的图像预处理方法torchvision.transforms
- 数据中心化
- 数据标准化
- 缩放
- 裁剪
- 旋转
- 翻转
- 填充
- 噪声添加
- 灰度变换
- 线性变换
- 仿射变换
- 亮度、饱和度及对比度变换
1.3 流程图
在流程图中加入transforms，在getitem中调用transforms，我们在getitem中读取一张图片，然后对这一张图片进行一系列预处理，然后返回我们的图片以及标签。
二、数据标准化transforms.normalize
transforms. Normalize
功能：逐channel的对图像进行标准化（将数据的均值变为0，标准差变为1）
output = (input -mean) / std
- mean：各通道的均值
- std：各通道的标准差
- inplace：是否原地操作