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        Torchvision 是 PyTorch 官方推出的计算机视觉工具库，集成了常用的数据集、模型架构和图像变换工具，极大简化了计算机视觉任务的开发流程。本文将围绕 Torchvision 的核心功能展开，重点讲解图像变换（transforms）和数据加载（datasets、DataLoader）的使用方法。

4.1 Torchvision 核心模块简介

        Torchvision 主要包含以下四个核心模块：

        torchvision.transforms：图像预处理与数据增强工具，提供多种图像变换操作（如尺寸调整、裁剪、归一化等）。

第５节 Transforms使用-CSDN博客

        torchvision.datasets：内置常用数据集（如 MNIST、CIFAR-10、ImageNet 等），支持自动下载和加载。

        torchvision.models：预训练模型库（如 ResNet、VGG、MobileNet 等），可直接用于迁移学习。

        torchvision.utils：辅助工具函数（如图像拼接、保存等）。

4.2 torchvision.datasets 与 DataLoader 数据加载

        在 PyTorch 中，数据加载是模型训练与评估的基础环节。torchvision.datasets 提供了便捷的数据集加载方式（内置经典数据集和自定义数据接口），而 DataLoader 则负责将数据集按批次、多线程加载，大幅提升数据处理效率。

4.2.1 torchvision.datasets：数据集加载工具

        torchvision.datasets 是用于加载图像数据集的模块，支持两种类型的数据集：内置经典数据集（如 MNIST、CIFAR-10 等）和自定义数据集（通过 ImageFolder 或自定义类实现）。

（1）、内置经典数据集

        datasets 模块包含多种常用数据集，支持自动下载、解压和预处理，无需手动处理数据文件。

核心参数（通用）：

        root：数据集保存路径（如 "./data"）。

        train：布尔值，True 表示加载训练集，False 表示加载测试集。

        download：布尔值，True 表示若本地无数据则自动下载。

        transform：对数据应用的预处理变换（如 Resize、ToTensor 等）。

        target_transform：对标签（label）应用的变换（较少使用）。

常用内置数据集及示例：

（1）MNIST（手写数字数据集）

        包含 60,000 张训练图像和 10,000 张测试图像，尺寸为 28×28（单通道灰度图），标签为 0-9 的数字。

from torchvision import datasets
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter# 定义预处理变换（转换为Tensor）
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor()])# 加载训练集
train_dataset = datasets.MNIST(root="./data", train=True, download=True, transform=transform)# 加载测试集
test_dataset = datasets.MNIST(root="./data", train=False, download=True, transform=transform)# 使用SummaryWriter创建TensorBoard日志
writer = SummaryWriter("logs")  # 日志保存路径# 从训练集中选取前5张图片并写入TensorBoard
num_images = 5  # 要显示的图片数量
for i in range(num_images):# 获取第i个样本（图片和标签）image, label = train_dataset[i]# MNIST图片加载后形状为(1, 28, 28)，正好符合CHW格式# 写入TensorBoardwriter.add_image(tag=f"MNIST_Train_Images/Label_{label}",img_tensor=image,  # 形状为(1, 28, 28)global_step=i,dataformats="CHW"  # 明确指定为通道数、高度、宽度格式)writer.close()
print("图片已成功写入TensorBoard，可通过命令 tensorboard --logdir=logs 查看")

运行结果：

（2）、CIFAR-10（10 类小图像数据集）

        包含 50,000 张训练图像和 10,000 张测试图像，尺寸为 32×32（3 通道 RGB 图），类别包括飞机、汽车、鸟类等。

代码演示：

import torchvision
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter# 把dataset_transform运用到数据集中的每一张图片，都转为tensor数据类型
dataset_transform = torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.ToTensor()
])
# root使用相对路径，会在该.py所在位置创建一个叫dataset的文件夹，同时把数据保存进去
train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=True,transform=dataset_transform,download=True)
test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=False,transform=dataset_transform,download=True)# print(test_set[0])writer = SummaryWriter("logs")
# 显示测试数据集中的前10张图片
for i in range(10):img, target = test_set[i]writer.add_image("CIFAR10_test_set", img, i)  # img已经转成了tensor类型writer.close()

运行结果：

（2）、自定义数据集加载：ImageFolder

        当处理自有数据时，ImageFolder 是最常用的工具，要求数据按“类别→图像”的目录结构存放如下：

ImageFolder 参数：

        root：数据集根目录（包含所有类别子目录）。

        transform：数据预处理变换。

        target_transform：标签变换（可选）

代码演示：

from torchvision import transforms
from torchvision.datasets import ImageFolder
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter# 定义数据变换
transform = transforms.Compose([transforms.RandomResizedCrop(224),  # 随机裁剪transforms.RandomHorizontalFlip(),  # 随机水平翻转transforms.ToTensor()
])# 加载数据集
train_dataset = ImageFolder(root="custom/train",  # 训练集根目录transform=transform
)# 查看数据集信息
print("类别列表：", train_dataset.classes)
print("类别到索引的映射：", train_dataset.class_to_idx)
print("数据集大小：", len(train_dataset))# 创建TensorBoard写入器
writer = SummaryWriter("logs")# 选择要显示的图片数量
num_images = 5# 抽取5张图片并显示
for i in range(num_images):# 获取图像和标签image, label = train_dataset[i]# 获取类别名称class_name = train_dataset.classes[label]# 写入TensorBoardwriter.add_image(tag=f"Train_Images/Class_{class_name}_Label_{label}",img_tensor=image,global_step=i,dataformats="CHW"  # 图像格式为(通道数, 高度, 宽度))# 关闭写入器
writer.close()
print(f"已成功将{num_images}张处理后的图片写入TensorBoard")
print("可以通过命令: tensorboard --logdir=logs 查看结果")

运行结果：

4.3 DataLoader：批量数据加载器

        DataLoader 来自 torch.utils.data 模块，用于将数据集按批次（batch）加载，支持多线程加速、数据打乱等功能，是训练时不可或缺的工具。

4.3.1 核心参数

• dataset：要加载的数据集（如 train_dataset）。
• batch_size：每批次的样本数量（如 32、64，根据显存大小调整）。
• shuffle：布尔值，True 表示每个 epoch 打乱数据顺序（仅用于训练集）。
• num_workers：加载数据的进程数（多线程加速，Windows 系统建议设为 0，避免报错）。
• drop_last：布尔值，True 表示丢弃最后一个不完整的批次（如总样本数 100，batch_size=32 时，最后 4 个样本会被丢弃）。
• pin_memory：布尔值，True 表示将数据加载到 CUDA pinned 内存（加速 GPU 访问，仅当使用 GPU 时有效）。

4.3.2 代码演示

# 用上节课torchvision提供的自定义的数据集
# CIFAR10原本是PIL Image，需要转换成tensorimport torchvision.datasets
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter# 准备的测试数据集
test_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./dataset", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor())# 加载测试集
test_loader = DataLoader(dataset=test_data, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=False)
# batch_size=4，意味着每次从test_data中取4个数据进行打包writer = SummaryWriter("logs")
step = 0
for data in test_loader:imgs, targets = data  # imgs是tensor数据类型writer.add_images("test_data", imgs, step)step = step + 1
print("写入数据！")
writer.close()
运行结果：

运行结果：

参考：

【我是土堆 - Pytorch教程】 知识点 学习总结笔记（三）-CSDN博客