PyTorch 是一个基于 Python 的深度学习框架，它提供了丰富的工具和库来构建和训练卷积神经网络（CNN）。在使用 PyTorch 构建 CNN 时，数据预处理是一个重要的步骤，因为它可以提高模型的性能和收敛速度。以下是一些常用的数据预处理方法：

图像数据增强（Image Data Augmentation）：通过对训练图像进行随机变换（如旋转、翻转、缩放等），可以增加模型的泛化能力。在 PyTorch 中，可以使用 torchvision.transforms 模块中的 Compose、RandomResizedCrop、RandomHorizontalFlip 等类来实现数据增强。

import torchvision.transforms as transforms
data_transforms = transforms.Compose([
    transforms.RandomResizedCrop(224),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

加载数据集（Loading Dataset）：PyTorch 提供了许多内置的数据集，如 CIFAR-10、MNIST、ImageNet 等。你可以使用 torchvision.datasets 模块中的类来加载这些数据集。

import torchvision.datasets as datasets
train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=data_transforms)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=2)
val_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=data_transforms)
val_loader = torch.utils.data.DataLoader(val_dataset, batch_size=64, shuffle=False, num_workers=2)

归一化（Normalization）：将图像像素值归一化到 [0, 1] 范围内，有助于模型更快地收敛。在上面的示例中，我们使用了 Normalize 类来进行归一化。

数据加载器（Data Loader）：torch.utils.data.DataLoader 是一个用于加载数据的类，它可以自动处理批处理、打乱数据顺序、多线程加载等功能。在上面的示例中，我们使用 DataLoader 来加载训练集和验证集。

这些是 PyTorch 中卷积神经网络数据预处理的一些基本方法。根据具体任务和数据集，你可能需要对这些方法进行调整。