如何改下面的代码：transformsToTensor使得transforms数据类型为dtype=long的tensor向量？

要将transforms数据类型为dtype=long的tensor向量，可以自定义一个transforms函数来实现。以下是一个示例代码：

import torchvision.transforms as transforms
import torch

class ToLongTensor(object):
    def __call__(self, pic):
        return torch.tensor(pic, dtype=torch.long)

# 使用自定义的transforms函数
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToPILImage(),
    ToLongTensor()
])

在上面的代码中，我们自定义了一个ToLongTensor类，它将输入的numpy数组或PIL图像转换为dtype为long的torch.tensor。然后，我们将它添加到transforms.Compose中，以便在数据预处理时使用。

请注意，transforms.ToTensor()通常将图像转换为dtype为float的tensor向量，这是因为在深度学习中，大多数模型的输入是浮点数。如果您有特定的需求要将图像转换为dtype=long的tensor向量，请确保理解这种类型转换的含义和可能的影响。