加载图像

TorchVision 是 PyTorch 的计算机视觉库，它提供了许多用于图像和视频处理的工具和算法。以下是一些关于 TorchVision 的关键信息：

安装

首先，确保你已经安装了 PyTorch。然后，你可以使用以下命令安装 TorchVision：

pip install torch torchvision

快速入门

TorchVision 提供了多种图像和视频处理功能，以下是一些基本操作：

加载图像：使用 torchvision.io 模块。
图像变换：使用 torchvision.transforms 模块。
模型：TorchVision 提供了许多预训练模型，如 ResNet、VGG 等。

示例

import torchvision.transforms as transforms
from torchvision import models, io


image = io.imread('path_to_image.jpg')

# 图像变换
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((256, 256)),
    transforms.ToTensor(),
])

image = transform(image)

# 加载预训练模型
model = models.resnet18(pretrained=True)

# 假设你有一个数据集
# dataset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
# dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=4)

# 假设你有一个批次的图像
# images, labels = next(iter(dataloader))

# 前向传播
outputs = model(images)

扩展阅读

更多关于 TorchVision 的信息和教程，请访问我们的官方文档。