torchvision将图片转换成Tensor：transforms.ToTensor()

• transforms.ToTensor()
  （1） transforms.ToTensor() 将numpy的ndarray或PIL.Image读的图片转换成形状为(C,H, W)的Tensor格式，且/255归一化到[0,1.0]之间
  （2）通道的具体顺序与cv2读的还是PIL.Image读的图片有关系
  cv2:(B,G,R)
  PIL.Image:(R, G, B)

import torch
import cv2
from PIL import Image
from torchvision import transforms
image = cv2.imread('myimage.jpg')  # numpy数组格式（H，W，C=3），通道顺序（B,G,R)
image2 = Image.open('myimage.jpg')  # PIL的JpegImageFile格式(size=(W，H))
print(image.shape)  # (H，W，3）
print(image2.size)  # (W，H）
tran = transforms.ToTensor()  # 将numpy数组或PIL.Image读的图片转换成(C,H, W)的Tensor格式且/255归一化到[0,1.0]之间
img_tensor = tran(image)
img2_tensor = tran(image2)
print(img_tensor.size())  # (C,H, W), 通道顺序（B,G,R)
print(img2_tensor.size())  # (C，H, W), 通道顺序（R,G,B)

输出结果 :

• 实际转换流程如下：
  
  参考：
  Pytorch之深入torchvision.transforms.ToTensor与ToPILImage