🌟 PyTorch图像预处理 🌟

在深度学习项目中，数据预处理是提升模型性能的关键步骤之一。尤其是对于图像数据，合理的预处理能显著改善模型训练的效果。PyTorch提供了强大的工具库`torchvision.transforms`，帮助开发者轻松实现各种图像变换。常见的操作包括调整大小、裁剪、翻转和归一化等。

首先，使用`Resize()`调整图像尺寸以匹配模型输入要求，这一步非常重要，因为它确保了所有图像具有相同的形状，避免因尺寸差异导致的训练问题。接着，通过`RandomHorizontalFlip()`或`RandomVerticalFlip()`增加数据多样性，模拟更多实际场景。此外，`Normalize()`函数用于标准化图像像素值，通常采用ImageNet数据集的均值与标准差进行归一化处理。

最后，记得使用`ToTensor()`将图像转换为张量格式，这是PyTorch模型接受的标准输入形式。这些简单的步骤不仅优化了训练过程，还能提高模型泛化能力，让AI更聪明地理解世界！✨