【小白笔记】PyTorch 生态系统中一个非常重要的扩展库：TorchVision-优快云博客

TorchVision 可以理解为 PyTorch 专门为计算机视觉 (Computer Vision) 领域提供支持和工具的“工具箱”。

TorchVision 是由两个单词组合而成：
- Torch: 我们之前讨论过，指代 PyTorch 框架本身。
- Vision: 英文含义是“视觉”或“视力”。
Computer Vision (CV)：计算机视觉。
- 词源来历： Vision 来自拉丁语 visio，意为“看的行为”。在计算机科学中，它是一门让计算机“看懂”和“理解”数字图像或视频的科学，模仿人类视觉功能。

TorchVision 的出现，是为了帮助用户快速、高效地处理图像数据，搭建和使用主流的计算机视觉模型。它主要由以下三个部分构成：

模块名称	作用描述	例子
1. Datasets (数据集)	提供了大量常用的、标准的视觉数据集，可以直接下载和加载到 PyTorch 中使用。	MNIST (手写数字识别)、CIFAR-10 (小图像分类)、ImageNet (大型图像分类挑战赛数据)。
2. Models (模型)	提供了许多预训练的、主流的深度学习模型结构和权重。	ResNet (深度残差网络)、VGG (牛津大学的视觉几何组网络)、MobileNet (轻量级网络) 等，可用于图像分类、目标检测等。
3. Transforms (图像变换)	提供了各种图像预处理和数据增强的工具函数。	Resize (调整大小)、Crop (裁剪)、ToTensor (转换为张量)、Normalize (归一化)。这些操作对于训练高性能模型至关重要。

TorchVision 的价值在于它大大降低了进行计算机视觉研究和开发的门槛：

避免重复造轮子： 研究人员和开发者可以直接调用主流模型和数据集，无需从零开始编写代码。
保证基线性能： 提供的预训练模型是在大规模数据集（如 ImageNet）上训练的，可以作为新任务的良好起点 (Baseline)，通过迁移学习快速达到高水平。
简化数据流程： Transforms 模块简化了数据从硬盘到 GPU 内存的整个流程，确保数据以正确的格式高效地馈送到模型中。

简而言之： 如果您想在 PyTorch 中处理图像、训练图像分类或目标检测模型，TorchVision 就是您的首选伴侣和加速器。