transforms.ToTensor()

`transforms.ToTensor()` 是 PyTorch 中的一个数据变换（data transformation），它将 PIL 图像或 numpy 数组（array）转换为 PyTorch 张量（Tensor）。具体来说，它会将图像或数组中的数据类型转换为 `torch.FloatTensor`，并将数值范围从 $[0, 255]$（对应图像或数组中的像素值）缩放到 $[0, 1]$（对应张量中的数值）。如果输入是一个灰度图像，它将得到一个形状为 `(1, H, W)` 的张量，其中 `H` 和 `W` 分别表示图像的高度和宽度；如果输入是一个 RGB 图像，它将得到一个形状为 `(3, H, W)` 的张量，其中第一个维度表示颜色通道（红、绿、蓝）。

在深度学习中，我们通常需要将输入数据转换为张量，并对其进行标准化等预处理，以便于网络的训练和推理。`transforms.ToTensor()` 是常用的数据变换之一，通常在数据预处理的流水线中使用，例如：

from torchvision import transforms

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])

这个代码片段定义了一个 `transform` 变量，它将输入图像先缩放到 $224 \times 224$ 的大小，然后通过 `transforms.ToTensor()` 将其转换为张量，最后使用 `transforms.Normalize()` 函数进行标准化。这个变换可以用于对图像数据进行预处理，以便于输入到深度学习模型中。