PyTorch Vision 指南

PyTorch Vision 是 PyTorch 生态系统的一部分，专门用于计算机视觉任务。以下是一些基础教程，帮助您开始使用 PyTorch Vision。

快速入门

1. 安装 PyTorch Vision：确保您的 PyTorch 环境已经安装了 torchvision 包。

   pip install torchvision
   

2. 加载和显示图像：

   import torchvision.transforms as transforms
   import torchvision.datasets as datasets
   from PIL import Image
   
   transform = transforms.Compose([
       transforms.Resize((256, 256)),
       transforms.ToTensor(),
   ])
   
   dataset = datasets.ImageFolder(root='path_to_dataset', transform=transform)
   image, label = dataset[0]
   
   image.show()
   

3. 数据增强：

   from torchvision.transforms import RandomHorizontalFlip, RandomVerticalFlip
   
   transform = transforms.Compose([
       RandomHorizontalFlip(),
       RandomVerticalFlip(),
       transforms.ToTensor(),
   ])
   

实践案例

• 图像分类：使用预训练模型进行图像分类。

  import torch.nn as nn
  import torch.optim as optim
  
  model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
  model.fc = nn.Linear(model.fc.in_features, 10)  # 假设我们有10个类别
  
  criterion = nn.CrossEntropyLoss()
  optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
  
  # 训练过程...
  

• 目标检测：使用 torchvision 中的目标检测模型。

  import torchvision.models.detection as models
  
  model = models.faster_rcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
  # 训练和评估过程...
  

扩展阅读

想了解更多关于 PyTorch Vision 的信息？请访问我们的PyTorch Vision 教程页面。

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