图像预处理
import torchvision.transforms as transforms
# 定义数据预处理步骤 【compose -> 组成】
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((128, 128)), # 将图像大小调整为 128x128 像素
transforms.RandomCrop(100), # 随机裁剪图像为 100x100 像素，可以传两个参数(n,m)
transforms.RandomHorizontalFlip(), # 随机水平翻转图像
# 显然存在 RandomVerticalFlip()
transforms.ToTensor(), # 将图像转换为张量 【Tensor -> 张量】
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)), # 图像标准化
# Normalize这个函数先会对图像进行归一化，把原先 [0,256) 的数值除以 256 然后再做一个变换 output=(input-mean)/std，对于以 RGB 三颜色揉成的图像要写 [1*3] 的 tuple (0.5,0.5,0.5)，如果你是灰度图像，那么只需要 (0.5,)
# 归一化后每个数字会满足属于区间 [0,1)，变换一下就满足在[-1,1] 中间分布了。
])