torchvision配置

torchvision 是一个用于计算机视觉任务的 PyTorch 库，它提供了许多预训练的模型和数据转换工具。在使用 torchvision 之前，你需要先安装 PyTorch。

安装 PyTorch 和 torchvision 可以通过以下命令进行：

pip install torch torchvision

一旦安装完成，你可以使用以下代码导入 torchvision：

import torchvision

接下来，你可以根据具体的任务使用 torchvision 中的各种功能和模块。比如，你可以使用 torchvision.datasets 模块加载常用的数据集，如 MNIST、CIFAR10 等。你也可以使用 torchvision.transforms 模块来进行数据预处理和数据增强。

下面是一个示例代码，演示了如何使用 torchvision 加载 CIFAR10 数据集：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms

# 定义数据预处理的转换
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)

testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
                                       download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
                                         shuffle=False, num_workers=2)

# 类别标签
classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',
           'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')

这是一个简单的示例，展示了如何使用 torchvision 加载 CIFAR10 数据集并进行数据预处理。你可以根据具体的需求和任务使用 torchvision 提供的其他功能和模块。