transforms.ToTensor和transforms.Resize谁在前面

### 回答1：
我可以回答这个问题，一般来说，transforms.Resize应该在transforms.ToTensor之前使用，因为如果先进行ToTensor操作，图像的尺寸已经被改变了，可能会影响模型的训练效果。而如果先进行Resize操作，可以保证图像的尺寸符合模型的输入要求，再进行ToTensor操作。

### 回答2：
在进行图像预处理时，transforms.Resize应当位于transforms.ToTensor之前。

transforms.Resize用于调整图像的大小，它可以根据指定的尺寸来缩放图像。如果将transforms.ToTensor放在transforms.Resize之前，那么在进行ToTensor转换时，将会将未调整大小的原始图像转换为张量形式。这样处理后的张量在维度上与原始图像大小不一致，可能会导致训练时的错误。

因此，为了确保将调整大小后的图像转换为张量时维度一致，应当首先进行transforms.Resize转换，然后再进行transforms.ToTensor转换。这样，在最终得到的张量中，每个像素点将以正确的位置被表示，并且在维度上与原始图像一致，方便后续的操作和训练。

### 回答3：
在进行图像预处理的时候，transforms.ToTensor和transforms.Resize可以按照需要选择先后顺序。

transforms.ToTensor是将PIL图像或numpy.ndarray转换为torch.Tensor，它将图像数据从范围[0, 255]转换为范围[0.0, 1.0]，并改变维度顺序。这是因为在深度学习中，常用的图片数据表示方式是通道-高度-宽度（C-H-W），而不是常见的高度-宽度-通道（H-W-C）顺序。因此，如果先使用transforms.ToTensor，会将图片数据转换为Tensor格式。

transforms.Resize用于调整图像尺寸大小，可以通过参数指定调整后的目标尺寸。一般来说，在进行图像预处理时，相关调整操作需要在尺寸调整之后进行，因为部分预处理操作可能依赖于特定的图像尺寸。所以，如果需要在调整尺寸之后再进行其他操作，需要先使用transforms.Resize。

总的来说，先使用transforms.Resize再使用transforms.ToTensor是比较常见的处理顺序。这样可以先将图像调整到所需的尺寸，然后再将其转换为Tensor格式，以便进行后续的深度学习相关操作。当然，对于具体的任务和需求，这个顺序也可以进行灵活调整。