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torchvision介绍
torchvision是pytorch的一个图形库，它服务于PyTorch深度学习框架的，主要用来构建计算机视觉模型。torchvision.transforms主要是用于常见的一些图形变换。以下是torchvision的构成：
torchvision.datasets: 一些加载数据的函数及常用的数据集接口；
torchvision.models: 包含常用的模型结构（含预训练模型），例如AlexNet、VGG、ResNet等；
torchvision.transforms: 常用的图片变换，例如裁剪、旋转等；
torchvision.utils: 其他的一些有用的方法。
transforms.Compose()详解
本文的主题是其中的torchvision.transforms.Compose()类。这个类的主要作用是串联多个图片变换的操作。这个类的构造很简单：
class torchvision.transforms.Compose(transforms):
# Composes several transforms together.
# Parameters: transforms (list of Transform objects) – list of transforms to compose.
Example # 可以看出Compose里面的参数实际上就是个列表，而这个列表里面的元素就是你想要执行的transform操作。
>>> transforms.Compose([
>>> transforms.CenterCrop(10),
>>> transforms.ToTensor(),])
事实上，Compose()类会将transforms列表里面的transform操作进行遍历。实现的代码很简单：
## 这里对源码进行了部分截取。
def __call__(self, img):
for t in self.transforms:
img = t(img)
return img
transforms中的常见操作
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可以是tuple也可以是Integer。
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。
class torchvision.transforms.RandomSizedCrop(size, interpolation=2)
先将给定的PIL.Image随机切，然后再resize成给定的size大小。
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 例子：
from torchvision import transforms
from PIL import Image
padding_img = transforms.Pad(padding=10, fill=0)
img = Image.open('test.jpg')
print(type(img))
print(img.size)
padded_img=padding(img)
print(type(padded_img))
print(padded_img.size)
<class 'PIL.PngImagePlugin.PngImageFile'>
(10, 10)
<class 'PIL.Image.Image'>
(30, 30) #由于上下左右都要填充10个像素，所以填充后的size是(30,30)
