torchvision结构介绍

torchvision是PyTorch的一个专门用于计算机视觉任务的库，它提供了一系列预训练的模型架构、数据转换工具和常用的计算机视觉数据集等。下面是torchvision中一些常用的结构和功能的介绍：

1. 模型架构：torchvision提供了一些流行的计算机视觉模型架构，例如AlexNet、VGG、ResNet、MobileNet等。这些模型可以通过简单的调用进行加载和使用，也可以用于迁移学习。

2. 数据转换工具：torchvision提供了一系列用于数据预处理和增强的工具，如图像缩放、裁剪、翻转、旋转、归一化等。这些工具可以方便地在数据加载和模型训练过程中使用，用于提升模型性能。

3. 数据集：torchvision支持常见的计算机视觉数据集的加载和处理，如MNIST、CIFAR-10、ImageNet等。它提供了简单的API来加载这些数据集，并且可以方便地进行数据增强和批量化处理。

4. 预训练模型：torchvision提供了一些在大规模图像数据集上预训练的模型权重，可以直接加载并在自己的任务上进行微调或特征提取。这些预训练模型可以用于各种计算机视觉任务，如图像分类、目标检测、语义分割等。

5. 物体检测和分割：torchvision还提供了一些用于物体检测和分割任务的工具和模型，如Faster R-CNN、Mask R-CNN等。这些模型可以用于检测图像中的物体位置和进行像素级别的语义分割。

以上仅是torchvision中一些常用的结构和功能的介绍，它还有其他更多的功能和模块可供使用。你可以查阅PyTorch官方文档中的torchvision部分以获取更详细的信息和示例代码。