在PyTorch的torchvision.transforms库中，有许多常用的图像变换函数可用于数据增强和预处理。下面列举了一些常用的函数及其用法：

1. Resize(size): 调整图像大小为给定的尺寸。

   transform = transforms.Resize((256, 256))
   

2. RandomCrop(size, padding=None): 随机裁剪图像到给定尺寸。

   transform = transforms.RandomCrop(224)
   

3. CenterCrop(size): 从图像中心进行裁剪到给定尺寸。

   transform = transforms.CenterCrop(224)
   

4. RandomHorizontalFlip(p=0.5): 随机水平翻转图像，翻转概率为 p。

   transform = transforms.RandomHorizontalFlip()
   

5. ToTensor(): 将图像转换为张量。

   transform = transforms.ToTensor()
   

6. Normalize(mean, std): 标准化图像张量。

   transform = transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
   

7. RandomRotation(degrees, resample=False, expand=False, center=None): 随机旋转图像给定角度。

   transform = transforms.RandomRotation(30)
   

8. ColorJitter(brightness=0, contrast=0, saturation=0, hue=0): 随机调整亮度、对比度、饱和度和色调。

   transform = transforms.ColorJitter(0.2, 0.2, 0.2, 0.2)
   

9. RandomGrayscale(p=0.1): 随机将图像转换为灰度图像，转换概率为 p。

   transform = transforms.RandomGrayscale()
   

10. RandomResizedCrop(size, scale=(0.08, 1.0), ratio=(0.75, 1.3333333333333333), interpolation=<InterpolationMode.BILINEAR: 'bilinear'>): 随机裁剪并调整图像大小。

    transform = transforms.RandomResizedCrop(224)
    

11. Grayscale(num_output_channels=1): 将图像转换为灰度图像。

    transform = transforms.Grayscale()
    

这些函数只是torchvision.transforms库中的一部分。您可以根据需要选择适当的图像变换函数，并按照上述示例将它们组合在一起使用，以实现数据增强和预处理。