torchvision庫提供了以下視覺任務相關的功能：
- 數據加載和預處理：包括對常見數據集（如MNIST、CIFAR-10等）的加載、數據增強、圖像轉換等功能。
- 模型架構：提供了預訓練的經典視覺模型（如ResNet、VGG、AlexNet等），方便用戶進行遷移學習或微調。
- 圖像分類：包括訓練和評估圖像分類模型的功能。
- 目標檢測：提供了對目標檢測模型（如Faster R-CNN、SSD等）的支持。
- 語義分割：包括對圖像語義分割模型（如FCN、Unet等）的支持。
- 實例分割：提供了對實例分割模型（如Mask R-CNN）的支持。
- 圖像生成：包括對GAN（生成對抗網絡）等圖像生成模型的支持。
- 圖像風格遷移：提供了對圖像風格遷移模型的支持。
- 視頻分類：包括對視頻分類模型的支持。
- 數據集和數據加載：提供了對常見視覺數據集（如COCO、ImageNet等）的加載和處理功能。
總的來說，torchvision庫提供了豐富的視覺任務相關功能，方便用戶進行圖像處理和計算機視覺任務。
