pytorch 生态
原创
©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者qq5b42bed9cc7e9的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任
torchvision.datasets *
torchvision.models *
Caltech CelebA CIFAR Cityscapes
EMNIST FakeData Fashion-MNIST Flickr
ImageNet Kinetics-400 KITTI KMNIST
PhotoTour Places365 QMNIST SBD
SEMEION STL10 SVHN UCF101
VOC WIDERFace
torchvision.tramsforms *
from torchvision import transforms
data_transform = transforms.Compose([
transforms.ToPILImage(), # 这一步取决于后续的数据读取方式，如果使用内置数据集则不需要
transforms.Resize(image_size),
transforms.ToTensor()
])
PyTorchVideo提供了三种使用方法，并且给每一种都配备了tutorial
TorchHub，这些模型都已经在TorchHub存在。我们可以根据实际情况来选择需不需要使用预训练模型。除此之外，官方也给出了TorchHub使用的 tutorial 。
PySlowFast，使用 PySlowFast workflow 去训练或测试PyTorchVideo models/datasets.
PyTorch Lightning建立一个工作流进行处理，点击查看官方 tutorial。
如果想查看更多的使用教程，可以点击 这里 进行尝试
总结不多
常用模块
