#疑問点
torchvisionライブラリにはデータセットを読み込む関数が用意されていて，transformという引数を指定することで簡単にデータ拡張が行える．以下はcifar-10のデータセットを読み込む関数．
make_datasets.py
import torchvision
torchvision.datasets.CIFAR10(root, train, transform, target_transform, download)
しかし，データ拡張と言ってもデータローダーに渡されるデータ数は増えない．勘違いも相まって地味にここで30分くらい悩んだ．
#今のところの理解
（ライブラリのコードを読んで解釈しているだけなので間違えているかもしれません．よろしくお願いします．）
torchvision.datasets.CIFAR10()の中身を読んでみると，__getitem__()の内部でtransform関数を呼び出していた．
どうやら，初期化時点でデータ拡張をしてデータ数を水増ししている訳ではなく，データローダーからデータを取り出す時にデータがtransformされて与えられるということらしい．
つまり，データ拡張といっても，
1epochで学習する画像枚数は変わらず，各epochでデータローダーが渡してくるデータがtransformされているだけ
のようである．
（データ拡張とかいう名称がややこしくしている気がする）
データ数を水増しして，そのデータで単に学習を回すと思っていましたが，各epochでは同じ画像からtransformされた画像は使わないみたいですね．