TOTensor说明：

将 PIL.Image 或 numpy.ndarray 转换成 paddle.Tensor。

将形状为 （H x W x C）的输入数据 PIL.Image 或 numpy.ndarray 转换为 (C x H x W)。 如果想保持形状不变，可以将参数 data_format 设置为 'HWC'。

同时，如果输入的 PIL.Image 的 mode 是 (L, LA, P, I, F, RGB, YCbCr, RGBA, CMYK, 1) 其中一种，或者输入的 numpy.ndarray 数据类型是 'uint8'，那个会将输入数据从（0-255）的范围缩放到 （0-1）的范围。其他的情况，则保持输入不变。

感觉ToTensor包含归一化，怎么这里又归一化一次？？？

HAPI第二节课后作业题，这样做的，感觉归一化多余了一次。

代码如下：

        if mode == 'train':
            self.transforms = T.Compose([
                T.RandomResizedCrop(IMAGE_SIZE),    # 随机裁剪大小
                T.RandomHorizontalFlip(0.5),        # 随机水平翻转
                T.ToTensor(),                       # 数据的格式转换和标准化 HWC => CHW  
                T.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])  # 图像归一化
            ])