这个吃瓜教程是Datawhale组织团队学习 。 学习资料由开源学习组织Datawhale提供。 开源贡献：李嘉琪、牛志康、刘洋、陈安东、陈玉立、刘兴、郭棉升、乔斌、匡俊伟 笔记的分来自网络检索。如果有侵权联系，可以删除 具有高数、线代、概率论的基础，具有一定的机器学习和深度学习基础，熟悉常见概念Python。 内容说明：PyTorch从基础知识到项目实战，理论与实践相结合。 学习周期：14天
教程链接：https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/index.html B站视频：BV1L44y1472Z 学习者手册：https://mp.weixin.qq.com/s/pwWg0w1DL2C1i_Hs3SZedg
Task06学习内容
- 第八章 PyTorch生态简介
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- 8.2 torchvision
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- 8.2.2 torchvision.datasets
- 8.3 PyTorchVideo简介
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- 8.3.2 PyTorchVideo的安装
- 8.4 torchtext简介
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- 8.4.1 torchtext主要部件
第八章 PyTorch生态简介
8.2 torchvision
torchvision它包括数据集、模型和图像处理方法，常用于计算机视觉torchvision它包括以下部分。粗化部分是我们经常使用的一些库
- torchvision.io
- torchvision.ops
- torchvision.utils
8.2.2 torchvision.datasets
torchvision.datasets它主要包括我们在计算机视觉中常见的数据集0.10.0版本的torchvision以下数据集： 
Fashion-MNIST:服装数据集 QMNIST：手写数据集，MNIST重建与扩展 EMNIST：手写字母数据集在手写字体分类任务中更具挑战性 Benchmark KMNIST：古日文数据集
8.3 PyTorchVideo简介
PyTorchVideo 专注于视频理解的深度学习库。PytorchVideo 提供可重用、模块化、高效的组件，加快视频理解研究。PyTorchVideo 是使用PyTorch开发的，支持不同的深度学习视频组件，如视频模型、视频数据集和视频特定转换。
8.3.2 PyTorchVideo的安装
- 虚拟环境的安装python版本 >= 3.7
- PyTorch >= 1.8.0，安装的torchvision也需要匹配
- CUDA >= 10.2
pip install pytorchvideo 8.4 torchtext简介
PyTorch自然语言处理（NLP）的工具包torchtext。
由于NLP和CV因此，数据预处理是不同的NLP的工具包torchtext和torchvision等CV相关工具包也有一些功能差异，如：
- 数据集（dataset）不同的定义方法
- 数据预处理工具
- 没有琳琅满目的model zoo
8.4.1 torchtext主要部件
- 数据处理工具 torchtext.data.functional、torchtext.data.utils
- 数据集 torchtext.data.datasets
- 词表工具 torchtext.vocab
- 评测指标 torchtext.metrics