一、这个库的使用场景和功能：
torchvision库是PyTorch生态系统的一部分，提供了用于计算机视觉任务的工具和实用函数。它主要用于图像和视频处理、数据加载和预处理、模型构建和评估等方面。torchvision库可以用于以下一些常见的应用场景：
- 计算机视觉研究和开发：torchvision提供了一系列用于图像分类、目标检测、图像生成等计算机视觉任务的预训练模型、数据集和转换操作，方便研究者和开发者快速搭建和测试模型。
- 数据加载和预处理：torchvision提供了用于加载和预处理图像和视频数据的工具，包括常见的数据集（如CIFAR, ImageNet）的下载和加载、数据增强操作（如随机裁剪、翻转、旋转等）以及数据集划分和批处理等功能。
- 模型评估和可视化：torchvision提供了模型评估的工具，包括计算预测结果的准确率、混淆矩阵、分类报告等指标，还支持将模型的权重和中间特征可视化。
开发者开发这个库的初衷是为了提供一个简便且功能丰富的工具库，方便使用PyTorch进行计算机视觉任务的开发和研究，减少重复性的代码编写，提高开发效率。
二、安装torchvision库：
要安装torchvision库，可以使用pip命令。当前的版本可以在PyPI（Python Package Index）上查找。
pip install torchvision
你可以使用以下代码来检查已安装的torchvision库的版本：