Kornia 包使用方法

Kornia 是一个针对 pytorch 自动微分的包，能够实现很多对于图像或者图像相关任务的操作在 GPU 上执行。

可以说把很多OpenCV的操作放到了GPU上去执行

使用 Kornia 在 GPU 上完成数据增强

类似 torchvision. transform 的 Compose 和 nn. Sequenal 的方法，暂时了解的调用方式有：

1. 由于可以算作是 nn. Module，因此可以 nn. Sequenal 包含所有的增强方法，算作一个模块，因此需要在 forward () 中走一遍，参见这里
2. 如果只对单类数据进行增强（比如视频、图像等），可以使用 ImageSequenal 来进行包裹或者 VideoSequenal () 进行包裹，参见这里 (是 patchSequential，和 Image 的类似，要求的是对整张图像进行处理，这个网站中没有找到 ImageSequential 的实例代码)

问题

用了GPU做增强，速度比CPU更慢，原因未知