上一篇博客讲解了如何组织自己的数据集，这节讲解如何对数据集进行一系列的预处理操作，即Transform。

1. torchvision.transforms.Compose(transforms)

该API将多个 transform 组合起来对数据进行预处理，其中参数 transforms 是由 transform 构成的列表。
现在举一个例子，先看原始图片：

接着对这个图片进行预处理操作 ToTensor()，即将 PILImage 或者 numpy 的 ndarray 转化成 Tensor。

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image

img_path = "./data/train/Daffodil/image_0001.jpg"

# transforms.ToTensor()
transform1 = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),  # range [0, 255] -> [0.0,1.0]
]
)

# Way1
# numpy.ndarray --> tensor
img = cv2.imread(img_path)  # 读取图像, returned 500*689*3 (H * W * channel)，数值[0, 255]
print("img type", type(img), img.shape)
img1 = transform1(img)      # 归一化到 [0.0,1.0], img1 is a returned tensor, torch.Size([3, 500, 689])
print("img type after ToTensor transform", type(img1), img1.size())

# 转化为numpy.ndarray并显示
img_1 = img1.numpy()*255
img_1 = img_1.astype('uint8')
img_1 = np.transpose(img_1, (1,2,0))
cv2.imshow('img_1', img_1)  # cv2.imshow() input shape: (H * W * channel)
cv2.waitKey()

# Way2
# PIL --> tensor
img = Image.open(img_path).convert('RGB')    # 读取图像
img2 = transform1(img)        # 归一化到 [0.0, 1.0]
print("img type after ToTensor transform", type(img2), img2.size())

# 转化为PILImage并显示
img_2 = transforms.ToPILImage()(img2).convert('RGB')
print("type", img_2)
img_2.show()
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注意：shape为 (H,W,C) 的numpy.ndarray，转换成 size 为 [C,H,W]的 tensor ，并且 tensor 的取值范围是[0, 1.0]。通道数在第一个维度

2. 常见的一些预处理操作

1. 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。
2. class torchvision.transforms.RandomCrop(size, padding=0)：切割中心点的位置随机选取。size可以是tuple也可以是Integer。
3. class torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip()：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。
4. class torchvision.transforms.RandomSizedCrop(size, interpolation=2)：先将给定的PIL.Image随机切割（尺寸不定），然后再resize成给定的size大小。
5. class torchvision.transforms.Pad(padding, fill=0)：将给定的PIL.Image的所有边用给定的pad value填充。 padding：要填充多少像素，fill：用什么值填充。
6. transforms.Normalize((m1, m2, m3), (v1, v2, v3))：使用如下公式进行归一化：channel =（channel - mean）/ std，将在 0 到 1 之间的值变换到了 -1 到 1 区间。其中，mi、vi分别表示第 i 个通道的均值与方差。（比如 transforms.Normalize((.5,.5,.5),(.5,.5,.5))，因为transforms.ToTensor() 已经把数据处理成 [0, 1]，那么(x - 0.5) / 0.5 就是 [-1.0, 1.0]。)

至于为什么对数据使用 transforms.Normalize() 变换到 [-1, 1]，请读者自行思考！