torchvision

`torchvision`是PyTorch提供的一个用于处理图像和视频数据的库，它包含了许多常用的数据集、数据转换方法、图像模型等等。

具体来说，`torchvision`提供以下功能：

1. 数据集：`torchvision.datasets`中包含了许多常用的数据集，如MNIST、CIFAR、ImageNet等等。

2. 数据转换：`torchvision.transforms`中包含了许多常用的数据转换方法，如缩放、裁剪、旋转、标准化等等。这些转换方法可以被应用于数据集对象上，用于对图像数据进行预处理或增强。

3. 模型：`torchvision.models`中包含了许多预训练的图像模型，如AlexNet、VGG、ResNet等等。这些模型可以被用于图像分类、目标检测、语义分割等任务。

4. 工具：`torchvision.utils`中包含了一些辅助工具，如可视化工具、数据加载工具等等。

综上，`torchvision`是PyTorch中一个非常有用的库，它可以帮助我们更方便地处理图像和视频数据。