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本文重点

在pytorch深度学习框架中,torchvision是一个非常优秀的视觉工具包,我们可以使用它加载一些著名的数据集,然后我们可以使用它来加载网络模型,比如vgg,resnet等等,还可以使用它来预处理一些图片数据,本节课程我们将学习一下它的使用方式。

torchvision的四部分

torchvision.datasets:流行视觉数据集的数据加载器

torchvision.models:流行的模型体系结构的定义,例如AlexNet,VGG和ResNet以及预先训练的模型。

torchvision.transforms:常见的图像预处理,例如随机裁剪,旋转等。

torchvision.utils:保存张量(3 x H x W)作为图像到磁盘,给定一个小批量创建图像网格等。

torchvision.datasets

torchvision.datasets的父类是torhc.utils.data.Dataset,封装了很多常用的数据集,那么我们可以使用它来读取一些常用的数据集,比如

http://www.dtcms.com/wzjs/432746.html

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