Torchvision 教程

欢迎来到 ABC Compute Forum 的 Torchvision 教程页面！这里我们将带你了解如何使用 Torchvision 进行图像识别和深度学习。

快速开始

1. 安装 Torchvision：确保你已经安装了 PyTorch 和 torchvision。你可以使用以下命令进行安装：

   pip install torchvision
   

2. 导入库：

   import torchvision
   import torchvision.transforms as transforms
   import torchvision.datasets as datasets
   

3. 数据加载：使用 torchvision.datasets 加载数据集。

   train_dataset = datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transforms.ToTensor())
   

4. 数据预处理：使用 torchvision.transforms 对数据进行预处理。

   train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=4, shuffle=True)
   

5. 构建模型：使用 torchvision.models 构建预训练模型。

   model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
   

6. 训练模型：使用 PyTorch 的训练循环来训练模型。

   # 这里需要定义损失函数和优化器
   # 然后进行训练
   

7. 评估模型：使用测试集来评估模型性能。

   # 使用测试集进行评估
   

深入阅读

想要了解更多关于 Torchvision 的内容，请访问以下链接：

• PyTorch 官方文档
• Torchvision 官方文档

图片展示

猫咪图片

狗狗图片