在Torch中進行特征工程可以使用torchvision.transforms模塊中的各種轉換函數來處理數據。以下是一些常用的特征工程方法：
數據標準化：使用transforms.Normalize()函數對數據進行標準化處理，使數據的均值為0，標準差為1。
數據增強：使用transforms.RandomCrop()、transforms.RandomHorizontalFlip()等函數對數據進行增強，增加模型的泛化能力。
數據縮放：使用transforms.Resize()函數對數據進行縮放，使數據的尺寸符合模型的輸入要求。
數據轉換：使用transforms.ToTensor()函數將數據轉換為張量形式，以便輸入到神經網絡模型中。
數據擴展：使用transforms.Compose()函數將多種數據轉換操作組合起來，形成一個數據擴展的pipeline。
通過使用這些轉換函數，可以有效地進行特征工程，提高模型的性能和泛化能力。
