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阅读的是PyTorch 0.4.1
0 torchvision.transforms
该类用于图像变换，以进行数据扩充，缓解深度模型过拟合问题。目前，其实有大量的专门的数据扩充Python软件包，不过在不同框架中，会内置一些常见的操作。如果，处理的数据是医学图像，比如CT和MR，实际上，数据归一化到标准范围，效果可能会更好。因为上述的粗暴图像变换，会增加深度模型对数据的理解/学习，对拟合过程进行了干扰，使得模型难以稳定训练。
基本使用就是利用torchvision.transforms.Compose对几种图像变换进行打包，组成复合变换，如下面：
transforms.Compose([
transforms.CenterCrop(10),
transforms.ToTensor(),
])
将中心裁剪和变换为Tensor两种操作进行了打包。Compose接收列表list，该列表由transforms的对象构成。
1 Transforms on PIL Image
在PIL Image上进行图像变换。
torchvision.transforms.CenterCrop，对图像进行中心裁剪。如果仅给int参数，那么将裁剪正方形图像分块；如果给出高和宽(h,w)，那么将裁剪矩形图像分块。
torchvision.transforms.ColorJitter， 对图像进行亮度(brightness), 对比度(contrast), 饱和度(saturation)和色调(hue)随机调节。
torchvision.transforms.FiveCrop，对图像进行四角好中心裁剪，获得5张图像，通常用于分类的测试过程。
torchvision.transforms.Grayscale，将彩色图像转换为灰度图像，可以指定输出灰度图像的通道数。
torchvision.transforms.LinearTransformation，根据仿射矩阵进行变换，用于对数据进行白化（去相关）处理。
torchvision.transforms.Pad，对图像进行填充。
torchvision.transforms.RandomAffine，对图像进行随机仿射变换。
torchvision.transforms.RandomApply，给定概率，对列表中的操作进行随机使用。
torchvision.transforms.RandomChoice，对列表中的操作选择一个，进行使用。
torchvision.transforms.RandomCrop，随机裁剪图像分块。
torchvision.transforms.RandomGrayscale，图像在给定概率下，变换为灰度图像。
torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip，图像进行左右/水平随机翻转。
torchvision.transforms.RandomVerticalFlip，图像进行上下/竖直随机翻转。
torchvision.transforms.RandomOrder，对列表的操作进行随机排序并使用。
torchvision.transforms.RandomResizedCrop，对图像进行不同大小和高宽比裁剪。
torchvision.transforms.RandomRotation，对图像进行随机旋转。
torchvision.transforms.Resize，对图像进行resize。
torchvision.transforms.TenCrop，对图像的四角和中心进行裁剪，进行左右翻转之后，再进行四角和中心进行裁剪，共10张图像。
2 Transforms on torch.*Tensor
torchvision.transforms.Normalize，对张量图像进行均值和标准差归一化，即标准正态分布化。
3 Conversion Transforms
torchvision.transforms.ToPILImage，将张量或多维数组，转换为PIL Image。
torchvision.transforms.ToTensor，将多维数组或PIL Image，转换为张量。
4 Generic Transforms
自定义图像变换
5 Functional Transforms
函数式图像变换，跟上面的类似。
torchvision.transforms.functional.adjust_brightness
torchvision.transforms.functional.adjust_contrast
torchvision.transforms.functional.adjust_gamma
torchvision.transforms.functional.adjust_hue
torchvision.transforms.functional.adjust_saturation
torchvision.transforms.functional.affine
torchvision.transforms.functional.crop
torchvision.transforms.functional.five_crop
torchvision.transforms.functional.hflip
torchvision.transforms.functional.normalize
torchvision.transforms.functional.pad
torchvision.transforms.functional.resize
torchvision.transforms.functional.resized_crop
torchvision.transforms.functional.rotate
torchvision.transforms.functional.ten_crop
torchvision.transforms.functional.to_grayscale
torchvision.transforms.functional.to_pil_image
torchvision.transforms.functional.to_tensor
torchvision.transforms.functional.vflip