CIFAR10のRGB値の範囲が変わってしまう

前提・実現したいこと

RGB値の範囲が0~~255から-1.0~~1.0に代わってしまう理由と、対処方法が知りたいです。

追記

transforms.ToTensor() によって 0~~1.0にし、Nomalize((0.5), (0.5))によって-1.0~~1.0になっているようですが、これらを抜いても下記と同じ結果になります。

発生している問題

まず、以下のコードでCIFAR10の画像をダウンロードします。

python
1# CIFAR10 ダウンロード
2test_transform = torchvision.transforms.Compose([
3                            transforms.ToTensor(),
4                            transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)),
5])
6test_dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(                              #def 関数名(引数1, 引数2, ...):
7                        root='./data', #Datesetを参照保存するディレクトリの指定  #    処理
8                        train=False,   #Training用のdataを取得するかどうか       #    return 戻り値
9                        download=True, #参照したディレクトリにDatasetがない場合ダウンロードするかどうか
10                        transform=test_transform #定義した前処理を渡す.Dataset内のdataを参照する際にその前処理を自動で行う
11                        )
12

次に以下のコードで一枚目の画像のRGB値を表示させます。

python
1print(test_dataset.data[0])

結果は0255の値で表示されます。
![
ここまではいいのですが、以下のようにloaderからdataを取得しRGB値を表示させると範囲が-1.01.0に代わるのはなぜでしょうか？

python
1loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=False, num_workers=4, drop_last=False)
2data, _ = next(iter(loader)) #next()でイテレータ内から要素を取り出す
3print(data[0])

最終的に imshow(data[0]) で画像を表示させたいのですが、imshow()は int の場合RGB値の範囲は0~~255とし、float の場合は0.0~~1.0らしく、上の画像のような負の値は0.0に、1以上の値は1.0に落ちてしまい、画像の色が少しおかしくなってしまう、また警告が出てしまいます。

この範囲が変わってしまう理由と、対処方法を教えてください。