torchvision什么意思

torchvision是PyTorch深度学习库的一个子库，它提供了一系列用于计算机视觉任务的工具和预训练模型。torchvision库主要用于处理图像和视频数据集，以及进行数据增强、模型构建和预测等操作。

torchvision库的一些主要功能包括：

1. 数据集加载：torchvision提供了一些常用的计算机视觉数据集的加载功能，例如MNIST、CIFAR10、CIFAR100和ImageNet等。这些数据集可以用于训练和测试深度学习模型。

2. 数据转换和增强：torchvision提供了丰富的数据转换和增强功能，用于对图像进行预处理，例如裁剪、缩放、翻转、旋转、颜色调整等。这些操作可以帮助提高模型的鲁棒性和泛化能力。

3. 模型构建：torchvision还提供了一些经典的计算机视觉模型的构建接口，包括AlexNet、VGG、ResNet、DenseNet等。这些预定义模型可以方便地用于各种视觉任务的训练和推理。

4. 图像工具函数：torchvision还提供了一些图像处理的工具函数，例如图像保存、展示、像素转换等。这些函数可用于处理图像数据的输入和输出。

总而言之，torchvision是一个方便而强大的库，能够简化计算机视觉任务的数据处理、模型构建和预测过程，使得使用PyTorch进行计算机视觉研究和应用开发更加高效和便捷。