torch安装会自动安装torchvision

### 回答1：
是的，通常情况下，安装PyTorch时会自动安装torchvision。因为torchvision是PyTorch的一个重要组件，提供了一些常用的计算机视觉工具，例如数据加载、图像变换、模型预训练等。如果你使用pip安装PyTorch，可以通过以下命令来安装torchvision：

pip install torchvision

如果你使用conda安装PyTorch，可以通过以下命令来安装torchvision：

conda install torchvision -c pytorch

### 回答2：
是的，安装PyTorch时，torchvision会作为一个默认包一起安装。torchvision是一个与PyTorch关联的专门为计算机视觉任务开发的软件包。它提供了一系列用于数据转换、数据加载和模型预训练的工具和函数。

由于计算机视觉任务通常需要大量的数据处理和预处理步骤，因此torchvision提供了一些常用的数据转换函数，如图像缩放、剪切、翻转、旋转和颜色变换等。这些函数使得用户可以灵活地处理和增强图像数据，以满足不同的训练和测试需求。

另外，torchvision还提供了一些用于加载和处理常见图像数据集的函数和类。这些数据集包括CIFAR-10、MNIST、ImageNet等。加载数据集是深度学习中的常见任务，在PyTorch中，torchvision的数据加载工具使得用户可以方便地实现数据集的加载和分批次的处理。

此外，torchvision还包含了一些预训练的深度学习模型，如AlexNet、VGG、ResNet等。这些模型在ImageNet等大规模数据集上进行了预训练，在一些常见的计算机视觉任务中可以直接使用或进行微调。预训练模型的使用可以帮助用户更快地搭建和训练自己的模型，从而加快实验和开发的速度。

综上所述，torchvision作为PyTorch的附加包，为计算机视觉任务提供了丰富的工具、函数和模型，方便用户进行数据处理、数据加载和模型预训练等操作。

### 回答3：
是的，当您安装torch时，torchvision会自动被安装。torchvision是一个与PyTorch深度学习框架一起使用的Python包，用于计算机视觉任务。它提供了一系列用于数据处理、数据加载和数据增强的工具，以及流行的计算机视觉模型和数据集。

torchvision模块使得在PyTorch中进行图像处理和计算机视觉任务更加简单方便。其中包括了构建和训练图像分类模型的工具，如AlexNet、ResNet、VGG等。此外，还提供了包括常见图像数据集（如MNIST、COCO等）的预处理和加载方式。

在安装torch时，torchvision会自动加载对应版本的包。但是如果您在安装过程中遇到问题，并且不希望安装torchvision，也可以使用`pip install torch`命令中添加`-f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html`参数，以忽略torchvision的安装。

综上所述，通过安装torch来使用PyTorch深度学习框架时，torchvision会在安装过程中自动被安装，为您提供丰富而方便的计算机视觉工具和模型。