为何直接调用transforms.ToTensor()报错，赋值变量后却正常？

这是因为transforms.ToTensor是一个类，不是普通函数，两种调用方式的本质完全不同：

• 错误写法transforms.ToTensor([c])：你这是在调用类的构造方法__init__创建实例，但ToTensor的构造方法不需要任何参数，你传入[c]导致参数数量不匹配，因此抛出TypeError。

• 正确写法ttensor = transforms.ToTensor()：这一步是创建ToTensor类的实例（构造方法无参数，符合要求），之后的ttensor(c)是调用这个实例的__call__方法——这个方法才是专门用来接收并处理输入图像数据的，所以能正常运行。

简单来说，你得先把类实例化成一个可调用的对象，再用这个对象去处理数据，不能直接给类的构造方法传数据。

代码逻辑拆解 #

import numpy as np
import torch
from torchvision import transforms

c = np.random.randn(128,128)
# 错误：直接给ToTensor类的构造方法传数据，构造方法不需要参数
d = transforms.ToTensor([c])

# 正确：先实例化ToTensor（构造方法无参），再用实例调用__call__处理数据
ttensor = transforms.ToTensor()
e = ttensor(c)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者logregister