对于某些模型，如resnet等，输入图像需要进行归一化处理。因此，需要在进行Albumentations增强之前归一化图像。此外，在完成增强后，由于增强后的图像像素值可能不再在[0,1]范围内，因此需要再次将图像进行归一化。

示例代码：

import albumentations as A
from torchvision import transforms
from PIL import Image

transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),  # 将图像转换为Tensor
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])  # 归一化到[0,1]范围内
])

# 定义增强变换
augmentation_transform = A.Compose([
    A.Rotate(limit=30),
    A.HorizontalFlip(p=0.5)
])

# 读取图像并应用增强
img = Image.open('example.jpg')
img = transform(img)   # 先进行归一化处理，转换为Tensor格式
img = augmentation_transform(image=img)['image']
img = (img - img.min()) / (img.max() - img.min())  # 再次进行归一化

其中，'example.jpg'是示例图像的文件名。在代码的第7行，transforms.Normalize定义了归一化的均值和标准差参数。在第14行应用增强变换时，augmentation_transform(image=img)['image']返回增强后的图像，其中img是已经归一化过的输入图像。最后在第16行再次进行归一化处理，确保像素值在[0,1]范围内。