详细介绍

PyTorchVision 是 PyTorch 生态系统中的一个官方库，专门用于处理计算机视觉任务。它提供了大量的预训练模型、数据集、图像变换工具以及其他计算机视觉相关的功能。PyTorchVision 的设计目标是简化计算机视觉任务的开发流程，使得研究人员和开发者能够快速构建和训练视觉模型。

主要功能

  1. 预训练模型：PyTorchVision 提供了多种经典的预训练模型，如 ResNet、VGG、AlexNet、Inception 等，这些模型可以直接用于迁移学习或微调。
  2. 数据集：库中包含了许多常用的计算机视觉数据集，如 CIFAR-10、CIFAR-100、MNIST、ImageNet 等，方便用户进行模型训练和测试。
  3. 图像变换：提供了丰富的图像预处理和增强工具，如裁剪、旋转、翻转、归一化等，帮助用户对图像数据进行预处理。
  4. 工具函数：包含了一些常用的工具函数，如计算图像均值和标准差、可视化图像等。
  5. 模型评估：提供了一些常用的评估指标和工具，帮助用户评估模型的性能。

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