tầm nhìn ngọn đuốc

Gói torchvision bao gồm các bộ dữ liệu phổ biến, kiến trúc mô hình và các phép biến đổi hình ảnh phổ biến cho thị giác máy tính.

Cài đặt

Vui lòng tham khảo hướng dẫn chính thức để cài đặt các phiên bản ổn định của torch và torchvision trên hệ thống của bạn.

Để xây dựng nguồn, hãy tham khảo trang đóng góp.

Sau đây là tương ứng torchvision phiên bản và phiên bản Python được hỗ trợ.

torch	torchvision	Python
main / nightly	main / nightly	>=3.10, <=3.14
2.13	0.28	>=3.10, <=3.14
2.12	0.27	>=3.10, <=3.14
2.11	0.26	>=3.10, <=3.14
2.10	0.25	>=3.10, <=3.14

phiên bản cũ hơn

torch	torchvision	Python
2.9	0.24	>=3.10, <=3.14
2.8	0.23	>=3.9, <=3.13
2.7	0.22	>=3.9, <=3.13
2.6	0.21	>=3.9, <=3.12
2.5	0.20	>=3.9, <=3.12
2.4	0.19	>=3.8, <=3.12
2.3	0.18	>=3.8, <=3.12
2.2	0.17	>=3.8, <=3.11
2.1	0.16	>=3.8, <=3.11
2.0	0.15	>=3.8, <=3.11
1.13	0.14	>=3.7.2, <=3.10
1.12	0.13	>=3.7, <=3.10
1.11	0.12	>=3.7, <=3.10
1.10	0.11	>=3.6, <=3.9
1.9	0.10	>=3.6, <=3.9
1.8	0.9	>=3.6, <=3.9
1.7	0.8	>=3.6, <=3.9
1.6	0.7	>=3.6, <=3.8
1.5	0.6	>=3.5, <=3.8
1.4	0.5	==2.7, >=3.5, <=3.8
1.3	0.4.2 / 0.4.3	==2.7, >=3.5, <=3.7
1.2	0.4.1	==2.7, >=3.5, <=3.7
1.1	0.3	==2.7, >=3.5, <=3.7
<=1.0	0.2	==2.7, >=3.5, <=3.7

Phần cuối của hình ảnh

Torchvision hiện hỗ trợ các chương trình phụ trợ hình ảnh sau:

• tensor ngọn đuốc
• Hình ảnh PIL:
  • Gối
  • Gối-SIMD - một nhanh hơn nhiều thay thế cho Gối bằng SIMD.

Đọc thêm trong của chúng tôi tài liệu.

Tài liệu

Bạn có thể tìm thấy tài liệu API trên trang web PyTorch: https://PyTorch.org/vision/stable/index.html

Đóng góp

Xem ĐÓNG GÓP tập tin để biết cách giúp đỡ.

Tuyên bố từ chối trách nhiệm về Bộ dữ liệu

Đây là thư viện tiện ích tải xuống và chuẩn bị các bộ dữ liệu công khai. Chúng tôi không lưu trữ hoặc phân phối các bộ dữ liệu này, đảm bảo chất lượng hoặc tính công bằng của chúng hoặc tuyên bố rằng bạn có giấy phép sử dụng bộ dữ liệu đó. Bạn có trách nhiệm xác định xem bạn có được phép sử dụng tập dữ liệu theo giấy phép của tập dữ liệu hay không.

Nếu bạn là chủ sở hữu tập dữ liệu và muốn cập nhật bất kỳ phần nào của tập dữ liệu đó (mô tả, trích dẫn, v.v.) hoặc không muốn đưa tập dữ liệu của mình vào thư viện này, vui lòng liên hệ qua vấn đề GitHub. Cảm ơn sự đóng góp của bạn cho cộng đồng ML!

Giấy phép mẫu được đào tạo trước

Các mô hình được đào tạo trước được cung cấp trong thư viện này có thể có giấy phép hoặc điều khoản và điều kiện riêng bắt nguồn từ tập dữ liệu được sử dụng để đào tạo. Bạn có trách nhiệm xác định xem bạn có được phép sử dụng các mô hình cho trường hợp sử dụng của mình hay không.

Cụ thể hơn, các mẫu SWAG được phát hành theo giấy phép CC-BY-NC 4.0. Xem GIẤY PHÉP SWAG để biết thêm chi tiết.

Trích dẫn TorchVision

Nếu bạn thấy TorchVision hữu ích trong công việc của mình, vui lòng xem xét trích dẫn mục BibTeX sau:

@software{torchvision2016,
    title        = {TorchVision: PyTorch's Computer Vision library},
    author       = {TorchVision maintainers and contributors},
    year         = 2016,
    journal      = {GitHub repository},
    publisher    = {GitHub},
    howpublished = {\url{https://github.com/pytorch/vision}}
}