在Torch中进行特征工程可以使用torchvision.transforms模块中的各种转换函数来处理数据。以下是一些常用的特征工程方法：
数据标准化：使用transforms.Normalize()函数对数据进行标准化处理，使数据的均值为0，标准差为1。
数据增强：使用transforms.RandomCrop()、transforms.RandomHorizontalFlip()等函数对数据进行增强，增加模型的泛化能力。
数据缩放：使用transforms.Resize()函数对数据进行缩放，使数据的尺寸符合模型的输入要求。
数据转换：使用transforms.ToTensor()函数将数据转换为张量形式，以便输入到神经网络模型中。
数据扩展：使用transforms.Compose()函数将多种数据转换操作组合起来，形成一个数据扩展的pipeline。
通过使用这些转换函数，可以有效地进行特征工程，提高模型的性能和泛化能力。
