pytorch 生态

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

transformers!!!