cifar100 的transform参数
在CIFAR-100数据集中，transform参数用于指定数据预处理的方法。它包含以下几个关键参数：
1. 'ToTensor': 将PIL图像或NumPy ndarray转换为PyTorch张量，并将其归一化到[0.0, 1.0]区间。
2. 'Normalize': 对每个图像进行归一化，使其具有单位方差。此操作可以抵消'ToTensor'中可能存在的缩放因子。
3. 'RandomCrop': 从图像中随机裁剪出一个32x32的子图像。这是为了解决数据集中不同图像的大小不统一问题。transform的例句
4. 'RandomHorizontalFlip': 以0.5的概率对图像进行水平翻转，增加数据集的多样性。
5. 'ConvertLabels': 将标签从整数形式转换为二进制形式，以便在PyTorch中使用。
这些transform参数的组合可以实现数据的预处理，从而提升模型的泛化性能。通过适当地设置
这些参数，您可以将CIFAR-100数据集转换为适合您的深度学习模型的输入格式。

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