- torch:张量的有关运算。如创建、索引、连接、转置、加减乘除、切片等
- torch.nn: 包含搭建神经网络层的模块(Modules)和一系列loss函数。如全连接、卷积、BN批处理、dropout、CrossEntryLoss、MSELoss等
- torch.nn.functional:常用的激活函数relu、leaky_relu、sigmoid等
- torch.autograd:提供Tensor所有操作的自动求导方法
- torch.optim:各种参数优化方法,例如SGD、AdaGrad、Adam、RMSProp等
- torch.utils.data:用于加载数据
- torch.nn.init:可以用它更改nn.Module的默认参数初始化方式
- torchvision.datasets:常用数据集。MNIST、COCO、CIFAR10、Imagenet等
- torchvision.modules:常用模型。AlexNet、VGG、ResNet、DenseNet等
- torchvision.transforms:图片相关处理。裁剪、尺寸缩放、归一化等
-torchvision.utils:将给定的Tensor保存成image文件
来源:CSDN
作者:立志正常毕业的二狗子
链接:https://blog.csdn.net/qq_43270479/article/details/104077232