PyTorch torchvision 简介

PyTorch torchvision 是一个强大的库，专门用于处理计算机视觉任务。它提供了数据加载、转换和预训练模型的工具，可以极大地简化图像和视频处理的流程。

torchvision 数据集

torchvision 提供了多种预加载数据集，包括：

CIFAR10：10个类别的60000张32x32彩色图像，其中50000用于训练，10000用于测试。
MNIST：手写数字数据集，包含60000个训练样本和10000个测试样本。
ImageNet：大规模视觉识别数据库，包含1400万张图像，1000个类别。

torchvision 模型

torchvision 提供了一系列预训练的模型，包括：

ResNet：残差网络，适用于图像分类。
VGG：VGG网络，也适用于图像分类。
AlexNet：AlexNet网络，是早期深度学习模型之一。

torchvision 使用示例

以下是一个简单的示例，展示如何使用 torchvision 加载 CIFAR10 数据集并使用 ResNet 进行图像分类：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 定义数据转换
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])

# 加载 CIFAR10 数据集
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=2)

# 加载预训练的 ResNet 模型
net = torchvision.models.resnet18()

# 打印模型结构
print(net)

# ... 进行训练 ...

扩展阅读

更多关于 PyTorch torchvision 的信息，请参考官方文档：PyTorch torchvision