我是 pytorch 的新手，想了解一些東西。我正在按如下方式加載 MNIST：transform_train = transforms.Compose(    [transforms.ToTensor(),     transforms.Resize(size, interpolation=2),     # transforms.Grayscale(num_output_channels=1),     transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5),     transforms.Normalize((mean), (std))])trainset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True,                                      download=True, transform=transform_train)trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=batch_size,                                          shuffle=True, num_workers=2)然而，當我探索數(shù)據(jù)集時，即trainloader.dataset.train_data[0]，我得到了一個范圍為 [0,255] 且形狀為 (28,28) 的張量。我錯過了什么？這是因為轉(zhuǎn)換不是直接應(yīng)用于數(shù)據(jù)加載器，而是僅在運行時應(yīng)用嗎？否則我如何探索我的數(shù)據(jù)？