TorchVision - 蜜蜂导航

TorchVision 是 PyTorch 官方配套的计算机视觉专用库，专为图像 / 视频任务提供一站式工具链，与 PyTorch 无缝集成。

一、核心定位

PyTorch 生态里的 “视觉工具箱”，解决 CV 开发中数据、模型、预处理三大痛点，大幅减少重复代码。

二、四大核心模块（简要）

datasets：内置 MNIST、CIFAR-10、ImageNet、COCO 等标准数据集，一键加载 / 下载。
models：提供 ResNet、VGG、Faster R-CNN 等预训练模型，支持迁移学习 / 微调。
transforms：图像预处理 / 增强（Resize、Crop、Normalize、ToTensor 等），直接输出 PyTorch 张量。
utils/io：图像 / 视频读写、可视化、边界框处理、NMS 等底层 CV 操作。

三、一句话总结

TorchVision = PyTorch + 视觉数据 + 预训练模型 + 图像增强，是做图像分类、检测、分割等任务的标配工具。

四、代码演示

最精简、能直接跑的 TorchVision 完整入门代码，包含：
安装 → 图像预处理 → 加载数据集 → 用预训练模型推理 → 训练一条龙。

1. 安装

pip install torch torchvision

2. 最核心：图像预处理（最常用）

import torch
import torchvision.transforms as transforms

# 图像预处理管道
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),    #  resize
    transforms.ToTensor(),            # 转成 PyTorch Tensor
    transforms.Normalize(             # 归一化（ImageNet 标准）
        mean=[0.485, 0.456, 0.406],
        std=[0.229, 0.224, 0.225]
    )
])

3. 加载内置数据集（CIFAR10 示例）

from torchvision import datasets
from torch.utils.data import DataLoader

# 下载 + 加载数据集
train_dataset = datasets.CIFAR10(
    root="./data", train=True, download=True, transform=transform
)

# 数据加载器
train_loader = DataLoader(
    train_dataset, batch_size=32, shuffle=True
)

4. 直接用 TorchVision 预训练模型（ResNet18）

import torchvision.models as models

# 加载预训练 ResNet18
model = models.resnet18(pretrained=True)

# 推理模式
model.eval()

# 随便造一张假图测试
dummy_img = torch.randn(1, 3, 224, 224)

with torch.no_grad():
    out = model(dummy_img)

print("输出形状:", out.shape)  # (1, 1000) ImageNet 1000类

5. 极简完整训练骨架（你必用）

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import models, datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader

# 1. 预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224,224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.485,0.456,0.406],[0.229,0.224,0.225])
])

# 2. 数据集
dataset = datasets.CIFAR10(
    root="./data", train=True, download=True, transform=transform
)
loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 3. 模型
model = models.resnet18(pretrained=True)
model.fc = nn.Linear(512, 10)  # CIFAR10 是10分类

# 4. 损失 & 优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)

# 5. 训练一步
for images, labels in loader:
    outputs = model(images)
    loss = criterion(outputs, labels)

    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    print("loss:", loss.item())
    break

你只要记住这 4 个包（CV 万能）

import torchvision.transforms as transforms    # 图像增强
from torchvision import datasets              # 数据集
from torchvision import models                 # 预训练模型
from torchvision.utils import make_grid

数据统计

数据评估

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