关于torchvision中transforms与datasets之间的问题

问题遇到的现象和发生背景

我在导入torchvision的datasets中的数据集时包含了transform这个参数用于数据预处理，但是我实际在使用的时候发现我的数据并没有被处理，这是怎么回事呢？

问题相关代码，请勿粘贴截图

import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms

transform = transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

trainset = datasets.CIFAR10(root='./CIFAR10', train=True,
download=True, transform=transform)

print(trainset.data)

运行结果及报错内容

[[ 59 62 63]
[ 43 46 45]
[ 50 48 43]

[158 132 108]
[152 125 102]
[148 124 103]]

[[ 16 20 20]
[ 0 0 0]
[ 18 8 0]

我的解答思路和尝试过的方法

我自己写一个Dataset是可以实现图像的预处理的，但是用torchvision这个自带的不知道为什么就没有效果

我想要达到的结果

请问下这是咋回事儿

稍微钻进 datasets.CIFAR10 类的实现 https://pytorch.org/vision/stable/_modules/torchvision/datasets/cifar.html#CIFAR10，你能看到 transform 是以 lazy 的方式调用，即在 __getitem__ 时才会应用。

所以你直接用 .data 字段获取的是没有经过 transform 处理的数据，你应该使用 for data in trainset 或者 trainset[0] 等方式获取数据。