MAGNet模型處理圖像數據時的預處理步驟包括：
圖像加載：從數據集中加載圖像數據。
圖像縮放：將圖像調整為模型需要的輸入尺寸。
數據增強：對圖像進行隨機變換、旋轉、裁剪等操作，增加數據多樣性以提升模型泛化能力。
標準化：對圖像進行像素值標準化，將像素值范圍縮放到[0, 1]或[-1, 1]之間。
數據增強：對圖像進行隨機變換、旋轉、裁剪等操作，增加數據多樣性以提升模型泛化能力。
圖像轉換：將圖像數據轉換為模型可接受的數據格式，如numpy數組或Tensor。
批量處理：將圖像數據劃分為小批量進行處理，提高訓練效率。
數據加載器：構建數據加載器用于加載圖像數據批量傳入模型進行訓練。
