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TorchVision 介绍
资料介绍
TorchVision 是 PyTorch 生态系统中专门用于计算机视觉任务的核心工具库，它构建在 PyTorch 基础之上，提供了一系列计算机视觉领域常用的数据集、模型架构、图像变换工具，能够帮助开发者快速构建、训练和部署计算机视觉模型，极大降低了计算机视觉项目的开发门槛。
核心功能模块
TorchVision 主要包含四大核心模块，覆盖了计算机视觉项目从数据准备到模型推理的全流程：
1. 数据集模块（torchvision.datasets）
TorchVision 内置了数十种主流公开计算机视觉数据集，开发者无需手动下载、解析和整理数据，只需要几行代码就可以加载数据，并且原生支持 PyTorch 的 DataLoader 接口，可以直接投入训练使用。
常用的公开数据集包括：
· 图像分类：MNIST、CIFAR-10、CIFAR-100、ImageNet、FashionMNIST 等
· 目标检测：COCO、VOC、Cityscapes 等
· 分割：ADE20K、CamVid 等
· 其他：人脸识别、光学字符识别等领域的专用数据集
2. 预训练模型模块（torchvision.models）
TorchVision 提供了大量主流计算机视觉架构的实现，并且附带在公开数据集上预训练好的权重，开发者可以直接调用，既可以直接用于推理，也可以基于预训练权重做迁移学习，节省大量训练时间和算力成本。
目前支持的主流模型架构涵盖不同任务方向：
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