TorchVision¶
此库是 PyTorch 项目的一部分。PyTorch 是一个开源 机器学习框架。
本文档中描述的功能按版本状态分类：
稳定：这些功能将长期维护，通常应该有 在文档中没有重大的性能限制或差距。 我们还希望保持向后兼容性（尽管 可能会发生重大更改，并且将提前一个版本发出通知 的时间）。
试用版：功能被标记为 Beta 版，因为 API 可能会根据 用户反馈，因为性能需要改进，或者因为 跨 Operators 的覆盖范围尚未完成。对于 Beta 版功能，我们是 致力于将该功能一直持续到 Stable 分类。 但是，我们并不承诺向后兼容。
原型：这些功能通常不作为 PyPI 或 Conda 等二进制发行版，但有时落后于运行时 标志，并且处于反馈和测试的早期阶段。
该包由流行的数据集、模型
体系结构，以及计算机视觉的常见图像转换。
- torchvision 的get_video_backend（）[来源]¶
返回当前用于解码视频的活动视频后端。
- 结果
视频后端的名称。{'pyav'， 'video_reader'} 之一。
- 返回类型：
- torchvision 的set_image_backend（后端）[来源]¶
指定用于加载图像的包。
- 参数
backend （string） – 图像后端的名称。{'PIL'， 'accimage'} 之一。 该软件包使用“英特尔 IPP”库。是的 通常比 PIL 快，但不支持那么多操作。
accimage
- torchvision 的set_video_backend（后端）[来源]¶
指定用于解码视频的包。
- 参数
backend （string） （后端 （字符串）） – 视频后端的名称。{'pyav'， 'video_reader'} 之一。 该软件包使用第三方 PyAv 库。它是一个 Pythonic FFmpeg 库的绑定。 该软件包C++包括 top 的 ffmpeg 库，以及 TorchScript 自定义运算符的 python API。 它的解码速度通常比 快，但可能不太健壮。
pyavvideo_readerpyav
注意
默认情况下，在最新的 main 中禁用使用 FFMPEG 进行构建。如果您想使用 'video_reader' backend 中，请从源码编译 torchvision。