将文件夹中的多张png图片转化为tensor，并进行标准化处理的完整代码

好的，以下是Python代码：

import os
import numpy as np
from PIL import Image
import torch
from torchvision import transforms

# 定义转换操作
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])

# 定义文件夹路径
folder_path = "./images/"

# 定义空列表，用于存储处理后的tensor
tensor_list = []

# 遍历文件夹，将图片转换为tensor并进行标准化处理
for filename in os.listdir(folder_path):
    if filename.endswith('.png'):
        img_path = os.path.join(folder_path, filename)
        img = Image.open(img_path)
        img_tensor = transform(img)
        tensor_list.append(img_tensor)

# 将tensor列表转换为张量
tensor_array = torch.stack(tensor_list)

# 查看张量维度
print(tensor_array.shape)

这段代码首先使用`transforms.Compose`定义了转换操作，将图片转换为tensor并进行标准化处理。然后使用`os.listdir`遍历文件夹中所有的png图片，并将其转换为tensor。最后使用`torch.stack`将tensor列表转换为张量。