六月份组队学习【深入浅出PyTorch】Task06打卡笔记

本次吃瓜教程是Datawhale组织的组队学习 。
学习资料由开源学习组织Datawhale提供。
开源贡献：李嘉骐、牛志康、刘洋、陈安东、陈玉立、刘兴、郭棉昇、乔彬、邝俊伟
笔记部分内容来源于网络检索，如有侵权联系可删
本次学习针对的对象：
具备高数、线代、概率论基础，有一定的机器学习和深度学习基础，熟悉常见概念，会使用Python。
内容说明：PyTorch理论与实践结合，由基础知识到项目实战。
学习周期：14天

教程链接：https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/index.html
B站视频：BV1L44y1472Z
学习者手册：https://mp.weixin.qq.com/s/pwWg0w1DL2C1i_Hs3SZedg

第八章 PyTorch生态简介

8.2 torchvision

torchvision包含了在计算机视觉中常常用到的数据集，模型和图像处理的方式，而具体的torchvision则包括了下面这几部分，加粗的部分是我们经常会使用到的一些库

• torchvision.datasets
• torchvision.models
• torchvision.tramsforms
• torchvision.io
• torchvision.ops
• torchvision.utils

8.2.2 torchvision.datasets

torchvision.datasets主要包含了一些我们在计算机视觉中常见的数据集，在0.10.0版本的torchvision下，有以下的数据集：

Fashion-MNIST:服装数据集
QMNIST：手写数据集，MNIST重建与扩展
EMNIST：手写字母数据集，一个在手写字体分类任务中更有挑战的 Benchmark
KMNIST：古日文数据集

8.3 PyTorchVideo简介

PyTorchVideo 是一个专注于视频理解工作的深度学习库。PytorchVideo 提供了加速视频理解研究所需的可重用、模块化和高效的组件。PyTorchVideo 是使用PyTorch开发的，支持不同的深度学习视频组件，如视频模型、视频数据集和视频特定转换。

8.3.2 PyTorchVideo的安装

• 安装的虚拟环境的python版本 >= 3.7
• PyTorch >= 1.8.0，安装的torchvision也需要匹配
• CUDA >= 10.2

pip install pytorchvideo

8.4 torchtext简介

PyTorch官方用于自然语言处理（NLP）的工具包torchtext。

由于NLP和CV在数据预处理中的不同，因此NLP的工具包torchtext和torchvision等CV相关工具包也有一些功能上的差异，如：

• 数据集（dataset）定义方式不同
• 数据预处理工具
• 没有琳琅满目的model zoo

8.4.1 torchtext的主要组成部分

• 数据处理工具 torchtext.data.functional、torchtext.data.utils
• 数据集 torchtext.data.datasets
  torchtext的Dataset对象继承自pytorch的Dataset对象，该对象提供了下载压缩数据并解压这些数据的方法
• 词表工具 torchtext.vocab
• 评测指标 torchtext.metrics