torchvision gpu

根据引用中提供的信息，可以从C站下载gpu版的torch1.7.1和torchvision0.8.2的.whl安装包资源，以方便国内Windows用户进行安装。通过将Tensor的处理部分迁移到GPU上处理，可以显著提升数据的预处理速度。此外，根据引用中的说明，在torchvision v0.8.0版本中新增了一些功能，包括可以同时处理PILImage和Tensor的transform函数，以及通过from torchvision.io import read_image函数可以将图片文件读取并转换为Tensor对象。因此，可以将原本对PILImage的处理转换为对Tensor的处理，并将这些处理放到GPU上进行。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [torchvision.transforms GPU加速，提升预测阶段数据预处理速度](https://blog.csdn.net/cxx654/article/details/122610413)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [torchvision0.8.2 gpu版 win64 python3.7 cuda10.1](https://download.csdn.net/download/weixin_44285740/85184556)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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