pytorch torchvision对图像进行变换

class torchvision.transforms.Compose（转换）

多个将transform组合起来使用。

class torchvision.transforms.CenterCrop（size）

将给定的PIL.Image进行中心切割，得到给定的size，size可以是tuple，(target_height, target_width)。size也可以是一个Integer，在这种情况下，切出来的图片的形状是正方形。

class torchvision.transforms.RandomCrop（size，padding = 0）

切割中心点的位置随机选取。size可以的英文tuple也。可以的英文Integer。

class torchvision.transforms.RandomHorizo​​ntalFlip

随机水平翻转给定的PIL.Image，概率为0.5。即：一半的概率翻转，一半的概率不翻转。

class torchvision.transforms.RandomSizedCrop（size，interpolation = 2）

给先将定的PIL.Image随机切，再然后resize分类中翻译给定的size大小。

class torchvision.transforms.Pad（padding，fill = 0）

将给定的PIL.Image所有边用给定的填充pad value。 padding：要填充多少像素fill：用什么值填充 

class torchvision.transforms.ToTensor

一个把范围取值的英文[0,255]的PIL.Image或者shape为(H,W,C)的numpy.ndarray，转换成形状为[C,H,W]，范围取值的英文[0,1.0]的torch.FloadTensor

对张量进行变换

class torchvision.transforms.Normalize（mean，std）

给定均值：(R,G,B)方差：（R，G，B），将会把Tensor正则化Normalized_image=(image-mean)/std。