transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), ])

这段代码是使用PyTorch的transforms模块定义了一个数据预处理的操作序列。具体来说，它定义了以下几个操作：

1. `transforms.Resize((224, 224))`：将输入的图像调整为指定的大小(224x224)。

2. `transforms.ToTensor()`：将图像数据转换为张量（tensor）格式。这是因为在PyTorch中，神经网络的输入通常是张量。

使用`transforms.Compose()`函数可以将多个预处理操作组合在一起，形成一个操作序列。在这个例子中，`Compose()`函数将两个操作按顺序组合起来，首先进行图像大小调整，然后将图像转换为张量格式。

通过应用这个预处理操作序列，您可以将输入的图像数据进行标准化、尺寸调整等处理，以便与PyTorch模型进行兼容的输入。