文件夹中的多张png图片转化为tensor，并进行标准化处理后保存的完整代码

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)

# 保存张量为文件
torch.save(tensor_array, 'tensor_array.pt')

这段代码与上一个代码块基本相同，只是在最后使用了`torch.save`将张量保存为文件。可以将`tensor_array.pt`替换为你想要保存的文件名。