torch和torchvision版本树莓派python3.7专用

今天小编就为大家分享一篇Pytoch之torchvision.transforms图像变换实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

opencv_torchvision_transform 这是基于Opencv的torchvision“ transforms”的重写。 所有功能仅取决于cv2和pytorch（无PIL）。 如，cv2比PIL快三倍。 转换中的大多数函数都被重新实现，除了： 在原始版本中已弃用的ToPILImage（我们使用过的opencv :)），Scale和RandomSizedCrop将被忽略。 原始的仿射变换只有5个自由度，我实现了一个具有6个自由度的仿射变换，称为RandomAffine6 （可以在找到）。 原始方法RandomAffine仍然保留，并使用opencv重新实现。 我的旋转功能是顺时针旋转，但是原始功能是逆时针旋转。 添加了一些新的方法，这些方法可以在“支持”中找到（粗体显示）。 opencv版本的所有输出与原始输出几乎相同（在测试） 。 支持： Compose

torchvision-0.5.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl ,windows10+python3.7+cpu+conda

jetson nano torch1.7.0 torchvision 0.8.0

torchvision-0.10.0+cu111-cp38-cp38-linux_x86_64.whl

jetson nx等开发板上torch和torchvision的完美解决方案（基于ubuntu18.04，cuda10.2,python3.6,aarch64）

网上找了好久的，不想自己编译的可以直接用

可以在jetson上进行编译。此为官方源码

可以在jetson上进行编译。此为官方源码