张量

张量（Tensor）是一种多维数组，它是深度学习中用于表示数据和计算的基本数据结构。在PyTorch中，张量由torch.Tensor类实现。

在深度学习中，常用的张量形状包括标量（0维张量）、向量（1维张量）、矩阵（2维张量）和多维数组（3维及以上的张量）。例如，一张彩色图像可以表示为一个3维张量，其中第一维表示图像的通道数（如RGB），第二维和第三维分别表示图像的高度和宽度。

在上面的代码中，提到的“转换为张量”是指将图像数据从PIL库中的Image对象转换为PyTorch中的Tensor对象。这一步是必要的，因为PyTorch中的模型和计算都是基于Tensor对象进行的。转换操作由T.ToTensor类实现，它可以将图像数据从[0, 255]的范围转换为[0, 1]的范围，并将其转换为Tensor对象。