在 PyTorch 中， transforms 是一种用于数据转换和增强的工具，特别是在构建神经网络训练数据集时非常有用。 transforms 模块提供了一系列用于对图像、文本和其他数据类型进行预处理和转换的函数。 transforms 工具箱提供了很多可以用于数据预处理的工具，可以总结为四大类：

# 一、裁剪 ——Crop

• 中心裁剪： transforms.CenterCrop
• 随机裁剪： transforms.RandomCrop
• 随机长宽比裁剪： transforms.RandomResizedCrop
• 上下左右中心裁剪： transforms.FiveCrop
• 上下左右中心裁剪后翻转， transforms.TenCrop

# 二、翻转和旋转 ——Flip and Rotation

• 依概率 p 水平翻转： transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5)
• 依概率 p 垂直翻转： transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5)
• 随机旋转： transforms.RandomRotation

# 三、图像变换

• resize：transforms.Resize
• 标准化：transforms.Normalize
• 转为 tensor，并归一化至 [0-1]：transforms.ToTensor
• 转灰度图：transforms.Grayscale
• 填充： transforms.Pad
• 修改亮度、对比度和饱和度： transforms.ColorJitter
• 线性变换： transforms.LinearTransformation()
• 仿射变换： transforms.RandomAffine
• 依概率 p 转为灰度图： transforms.RandomGrayscale
• 将数据转换为 PILImage： transforms.ToPILImage
• transforms.Lambda ：Apply a user-defined lambda as a transform.

# 四、对 transform 操作，使数据增强更灵活

• transforms.Compose：将 transforms 组合在一起
• transforms.RandomChoice(transforms) ， 从给定的一系列 transforms 中选一个进行操作
• transforms.RandomApply(transforms, p=0.5) ，给一个 transform 加上概率，依概率进行操作
• transforms.RandomOrder ，将 transforms 中的操作随机打乱