能用pytorch复现上述代码吗

当然可以！下面是使用PyTorch库复现上述代码的示例：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 定义图片路径列表
image_paths = ['path/to/image1.png', 'path/to/image2.png', 'path/to/image3.png']

# 定义一个空的张量列表
tensor_list = []

# 定义转换函数，将图片转换为张量形式
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor()
])

# 遍历图片路径列表
for path in image_paths:
    # 打开图片
    image = Image.open(path)
    
    # 将图片转换为张量形式
    tensor = transform(image)
    
    # 将张量添加到列表中
    tensor_list.append(tensor)

# 将张量列表转换为张量数组
tensor_array = torch.stack(tensor_list)

# 输出张量数组的形状
print(tensor_array.shape)

在上面的示例代码中，你需要将`'path/to/image1.png'`、`'path/to/image2.png'`和`'path/to/image3.png'`替换为你实际的图片路径。代码会逐个打开图片，并使用PyTorch的transforms模块将其转换为张量形式。然后，将张量添加到列表中，并使用`torch.stack()`函数将张量列表转换为张量数组。最后，输出张量数组的形状。

请确保在运行代码之前，已经安装了PyTorch和PIL库，并按需导入其他所需的库。