参考：

PIL.Image和np.ndarray图片与Tensor之间的转换

https://blog.csdn.net/tsq292978891/article/details/78767326

Pytorch之深入torchvision.transforms.ToTensor与ToPILImage

https://blog.csdn.net/qq_37385726/article/details/81811466

PyTorch载入图片后ToTensor解读（含PIL和OpenCV读取图片对比）

https://www.cnblogs.com/ocean1100/p/9494640.html

torchvision.transforms.ToTensor
对于一个图片img，调用ToTensor转化成张量的形式，发生的不是将图片的RGB三维信道矩阵变成tensor

图片在内存中以bytes的形式存储，转化过程的步骤是：

• img.tobytes()  将图片转化成内存中的存储格式
• torch.BytesStorage.frombuffer(img.tobytes() )  将字节以流的形式输入，转化成一维的张量
• 对张量进行reshape
• 对张量进行transpose
• 将当前张量的每个元素除以255
• 输出张量

torchvision.transforms.ToPILImage
对于一个Tensor的转化过程是：

• 将张量的每个元素乘上255
• 将张量的数据类型有FloatTensor转化成Uint8
• 将张量转化成numpy的ndarray类型
• 对ndarray对象做transpose (1, 2, 0)的操作
• 利用Image下的fromarray函数，将ndarray对象转化成PILImage形式
• 输出PILImage

标签：ToTensor,转化成,CUDA9.0,张量,python3.6,transforms,ndarray,图片
来源： https://blog.csdn.net/baidu_40840693/article/details/92011333