好奇的探索者,理性的思考者,踏实的行动者。
torch
和 torchvision
都是 PyTorch 深度学习库的组成部分,但它们的作用略有不同。
torch
: torch
是 PyTorch 的核心库,提供了多维张量和张量操作的功能,同时包括了用于构建、训练和部署深度学习模型的工具。它包含了张量操作、自动求导、神经网络层和优化器等核心功能,是构建深度学习模型所需的基本工具。
torchvision
: torchvision
则是建立在 PyTorch 之上的一个用于计算机视觉任务的工具包。它提供了用于图像处理、数据加载、预训练模型、图像转换等功能。torchvision
包含了各种流行的数据集、经典的计算机视觉模型(如ResNet、VGG等),以及图像转换和数据加载器,方便用户处理图像数据和构建视觉任务的模型。
总的来说,torch
提供了通用的深度学习工具和构建模块,而 torchvision
则专注于图像处理和计算机视觉任务所需的工具和功能,使得在处理图像数据和构建视觉模型时更加方便。