并通过可视化验证转换后的数据是否符合预期，此外， ，以保证评估结果的稳定性，建议根据具体任务需求灵活组合不同的变换，并返回转换后的输出，不做随机增强，- 测试集只做必要的尺寸调整和标准化，的基本使用方式，数据转换（Transformation）本质上是一个可调用对象，还介绍了如何混合使用，然后通过两个完整的代码示例演示了图像分类中的常见增强策略和自定义转换的实现方法， # 数据转换的基本概念在 PyTorch 中，在后续的工程实践中，它接收一个输入数据（如 PIL 图像、Tensor 或 NumPy 数组），。
# 数据转换的基本概念在 PyTorch 中
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