torchvision是pytorch的一個圖形庫，它服務於PyTorch深度學習框架的，主要用來構建計算機視覺模型。torchvision.transforms主要是用於常見的一些圖形變換。以下是torchvision的構成：
torchvision.datasets: 一些加載數據的函數及常用的數據集接口；
torchvision.models: 包含常用的模型結構（含預訓練模型），例如AlexNet、VGG、ResNet等；
torchvision.transforms: 常用的圖片變換，例如裁剪、旋轉等；
torchvision.utils: 其他的一些有用的方法。
transforms中的函數
Resize：把給定的圖片resize到given size
Normalize：Normalized an tensor image with mean and standard deviation將一個tensor image根據其均值和方差進行歸一化
ToTensor：convert a PIL image to tensor (HWC) in range [0,255] to a torch.Tensor(CHW) in the range [0.0,1.0]
將一個tensor image根據其均值和方差進行歸一化
ToPILImage: convert a tensor to PIL image是將一個tensor轉換成PIL image
Scale：目前已經不用了，推薦用Resize
CenterCrop：在圖片的中間區域進行裁剪
RandomCrop：在一個隨機的位置進行裁剪
RandomHorizontalFlip：以0.5的概率水平翻轉給定的PIL圖像
RandomVerticalFlip：以0.5的概率豎直翻轉給定的PIL圖像
RandomResizedCrop：將PIL圖像裁剪成任意大小和縱橫比
Grayscale：將圖像轉換為灰度圖像
RandomGrayscale：將圖像以一定的概率轉換為灰度圖像
FiceCrop：把圖像裁剪為四個角和一個中心
TenCrop
Pad：填充
ColorJitter：隨機改變圖像的亮度對比度和飽和度