在pytorch环境下，将RGB图像转换至Lab，且可以用于深度学习的反向传播

可以使用PyTorch中的`torchvision.transforms`模块来实现将RGB图像转换至Lab色彩空间，并且支持反向传播。

具体的代码如下：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from skimage import color

# 定义RGB到Lab的变换
rgb2lab = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Lambda(lambda x: color.rgb2lab(x.permute(1, 2, 0).numpy())),
    transforms.ToTensor()
])

# 定义Lab到RGB的变换
lab2rgb = transforms.Compose([
    transforms.Lambda(lambda x: color.lab2rgb(x.permute(1, 2, 0).numpy())),
    transforms.ToTensor()
])

# 加载RGB图像
img = Image.open('test.jpg').convert('RGB')

# 将RGB图像转换至Lab
lab_img = rgb2lab(img)

# 进行深度学习任务，并反向传播
# ...

# 将Lab图像转换回RGB
rgb_img = lab2rgb(lab_img)

# 显示RGB图像
plt.imshow(rgb_img.permute(1, 2, 0))
plt.show()

其中，`rgb2lab`变换通过`Lambda`函数调用了`scikit-image`库中的`rgb2lab`函数，实现了RGB到Lab的转换；`lab2rgb`变换同理，通过调用`scikit-image`库中的`lab2rgb`函数实现了Lab到RGB的转换。需要注意的是，在变换过程中需要将PIL Image转换为Tensor，以便于进行深度学习任务。