PyTorch学习笔记之torchvision

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前言

torchvision各个模块介绍

torchvision.transforms

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前言

PyTorch是一个开源的机器学习框架，torchvision是一个库，是PyTorch项目的一部分。

torchvision包主要由应用于计算机视觉的datasets，io，model architectures， ops，image transformations，utils几个部分组成。

1）返回用于加载图片的包的名字。

torchvision.get_image_backend()

 

2）指定用于加载图片的包。

torchvision.set_image_backend(backend)

其中，参数backend: string 表示用于加载图片的包的名字，是{‘PIL’, ‘accimage’}中的一个。'accimage' 表示使用intel IPP库，它通常比PIL快，但是有些操作不支持。

3）指定用于解码视频的包

torchvision.set_video_backend(backend)

其中，参数backend: string 表示用于加载视频的包的名字，是{‘pyav’, ‘video_reader’}中的一个。

pyav包使用第三方的 PyAv库， PyAv让我们在python中可以更方便地使用ffmpeg底层库。

video_reader包包括基于FFMPEG库的一个C++原生实现 和 TorchScript常用操作的python API，它的解码速度通常快于pyav，但或许不够鲁棒。

torchvision各个模块介绍

torchvision.transforms

 

 

参考链接：https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/index.html