为这段代码加上注释 img = torch.from_numpy(img).to(device) img = img.half() if half else img.float() # uint8 to fp16/32 img /= 255.0 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0)

下面是一份 PyTorch 代码，我为其添加注释以便更好地理解：

# 将 numpy 数组转换为 PyTorch Tensor，并将其放到指定设备上
img = torch.from_numpy(img).to(device)

# 如果 half 参数为 True，则将 Tensor 转换为 fp16 类型，否则为 fp32 类型
img = img.half() if half else img.float()  # uint8 to fp16/32

# 将 0 - 255 的像素值转换为 0.0 - 1.0
img /= 255.0  # 0 - 255 to 0.0 - 1.0

# 如果输入图片是三维的，即没有 batch 维度，添加一个 batch 维度
if img.ndimension() == 3:
    img = img.unsqueeze(0)

注释：

- `img = torch.from_numpy(img).to(device)`：将 numpy 数组 `img` 转换为 PyTorch Tensor，并将其放到指定的设备上。
- `img = img.half() if half else img.float()`：如果 `half` 参数为 `True`，则将 Tensor 转换为 fp16 类型，否则为 fp32 类型。这一步是将 uint8 类型的像素值转换为浮点数类型。
- `img /= 255.0`：将像素值从 0 - 255 转换为 0.0 - 1.0，以便输入到神经网络中。
- `if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0)`：如果输入图片是三维的，即没有 batch 维度，添加一个 batch 维度，以便输入到神经网络中。