在将图片输入到神经网络进行训练时，一般都需要对输入的图像进行预处理。对图片进行操作有很多种方法，这里我们使用torchvision库的transforms模块。

tansforms有很多种方法(一些可以用在张量和PIL图像，一些仅能用于张量，而另一些仅能用于PIL图像），这些方法极大的为我们的图片处理工作提供了便利。

我们使用PIL库读取一个图片，在调用transform的Resize方法，改变图片的大小:

>>> from PIL import Image>>> from torchvision import transforms>>> path="E:\\3-10\\dogandcats\\train\\cat13.0.jpg">>> img=Image.open(path)>>> img.size(700, 467)>>> process=transforms.Resize((28,28))>>> img2=process(img)>>> img2.size(28, 28)

同样，我们还可以把原始的图片数据转换为张量:​​​​​​​

>>> process=transforms.ToTensor()>>> imgdata=process(img)>>> imgdata.size()torch.Size([3, 467, 700])

同样，归一化也变得非常的容易​​​​​​​

>>> process=transforms.Normalize((0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5))>>> process(img)

当然，我们对图片预处理时可能不仅仅使用一种方法，那么有没有一种方法将这些操作整合到一起呢？显然，库的作者早已考虑到，并且已经实现了此功能。

借助Compose方法，我们可以集成上述操作。​​​​​​​

>>> process=transforms.Compose([transforms.Resize((28,28)),              transforms.ToTensor(),              transforms.Normalize((0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5))])>>> process(img)

当然，transforms提供了多种对图片数据操作的方法，详细的可以看这里：

https://pytorch.org/vision/stable/transforms.html

到了这里，你已经对图像处理有了一定的了解，好吧，那么让我们回到上一篇文章：卷积神经网络|制作自己的Dataset

在这里，我们实现了自己的数据集，在__init__方法，有两个参数分别叫做transform，和label_transform，分别对图片和图片标签进行处理，默认为none，也就是无操作。

这时，很明显，我们可以传入对图片的一系列操作，就像这样：​​​​​​​

path="E:\\3-10\\dogandcats\\train"training_data=MyDataset(path,transform=transforms.Compose([    transforms.Resize((16,16)),    transforms.Normalize((0.5,0.5,0.5),(0.5,0.5,0.5))    ]))

到这里，对于自己数据集的准备工作基本已经完成！