函数编写步骤： 将输入图像（此时为tensor）归一化到 0 与 1 之间； （广播机制） 创建 RGB 到 YUV 的转换矩阵； （torch.tensor） 利用转换矩阵对归一化后图像进行变换。（torch.matmul, torch.mm, torch.dot, tensor.t） 注：提示内容仅为可能涉及的函数方法，实现方法不唯一。

好的，你的问题是函数编写步骤，那我来回答。首先，函数编写需要明确函数的输入和输出。在这个问题中，函数的输入是一个tensor类型的图像，输出是转换后的图像。

下面是函数编写的具体步骤：

1. 将输入图像归一化到0与1之间，可以使用torch.div函数来实现，具体代码为：

img_normalized = torch.div(img, 255.)

2. 创建RGB到YUV的转换矩阵，可以根据RGB到YUV的转换公式来得到转换矩阵，具体代码如下：

transform_matrix = torch.tensor([[0.299, 0.587, 0.114],
                                 [-0.14713, -0.28886, 0.436],
                                 [0.615, -0.51499, -0.10001]])

3. 利用转换矩阵对归一化后的图像进行变换，可以使用torch.matmul函数来实现矩阵乘法，具体代码为：

img_yuv = torch.matmul(img_normalized, transform_matrix.t())

最后将转换后的图像作为函数的输出即可。