torchvision 怎么调用

要使用 torchvision，您需要先安装 PyTorch。然后，在 Python 中导入 torchvision 库，就可以调用其中的函数和类了。

以下是一个简单的示例代码，演示了如何使用 torchvision 加载和展示图像：

import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 加载 CIFAR10 数据集
transform = transforms.Compose(
    [transforms.ToTensor(),
     transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

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)

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

# 展示图像
def imshow(img):
    img = img / 2 + 0.5     # 反归一化
    npimg = img.numpy()
    plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))
    plt.show()

# 获取随机图像
dataiter = iter(trainloader)
images, labels = dataiter.next()

# 展示图像
imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
# 打印标签
print(' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))

在上面的代码中，我们使用 torchvision 加载了 CIFAR10 数据集，并使用 matplotlib 展示了其中的一些图像。您可以根据需要调整代码，以适应您自己的数据集和任务。