torch包包_pytorch简介

torchvision 是PyTorch中专门用来处理图像的库。这个包中有四个大类。

torchvision.datasets

torchvision.models

torchvision.transforms

torchvision.utils

这里主要介绍前三个。

torchvision.datasets

torchvision.datasets 是用来进行数据加载的，PyTorch团队在这个包中帮我们提前处理好了很多很多图片数据集。

• MNISTCOCO
• Captions
• Detection
• LSUN
• ImageFolder
• Imagenet-12
• CIFAR
• STL10
• SVHN
• PhotoTour
• ……

我们可以直接使用，示例如下：

torchvision.models

torchvision.models 中为我们提供了已经训练好的模型，让我们可以加载之后，直接使用。

torchvision.models模块的 子模块中包含以下模型结构。

• AlexNet
• VGG
• ResNet
• SqueezeNet
• DenseNet
• ……

我们可以直接使用如下代码来快速创建一个权重随机初始化的模型

import torchvision.models as models
resnet18 = models.resnet18()
alexnet = models.alexnet()
squeezenet = models.squeezenet1_0()
densenet = models.densenet_161()

也可以通过使用 pretrained=True 来加载一个别人预训练好的模型

import torchvision.models as models
resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)
alexnet = models.alexnet(pretrained=True)

torchvision.transforms

# 我们这里还是对MNIST进行处理，初始的MNIST是 28 * 28，我们把它处理成 96 * 96 的torch.Tensor的格式
from torchvision import transforms as transforms
import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader

# 图像预处理步骤
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize(96), # 缩放到 96 * 96 大小
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)) # 归一化
])

DOWNLOAD = True
BATCH_SIZE = 32

train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data/', train=True, transform=transform, download=DOWNLOAD)


train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset,
                          batch_size=BATCH_SIZE,
                          shuffle=True)

print(len(train_dataset))
print(len(train_loader))

今天的文章torch包包_pytorch简介分享到此就结束了，感谢您的阅读。