随机散布在Pytorch中

给我买咖啡☕

*备忘录：

我的帖子解释了randomsolarize（）。
我的帖子解释了牛津iiitpet（）。

randominvert（）可以随机扭转图像，如下所示：>

*备忘录：

第一个参数是img（必需类型：pil图像或张量（int））： *备忘录：

张量必须为2d或3d。

建议根据v1或v2使用v2？我应该使用哪一个？

from torchvision.datasets import OxfordIIITPet from torchvision.transforms.v2 import RandomInvert  randominvert = RandomInvert() randominvert = RandomInvert(p=0.5)  randominvert # RandomInvert(p=0.5)  randominvert.p  # 0.5  origin_data = OxfordIIITPet(     root="data",     transform=None )  p0_data = OxfordIIITPet(     root="data",     transform=RandomInvert(p=0) )  p05_data = OxfordIIITPet(     root="data",     transform=RandomInvert(p=0.5) )  p1_data = OxfordIIITPet(     root="data",     transform=RandomInvert(p=1) )  import matplotlib.pyplot as plt  def show_images1(data, main_title=None):     plt.figure(figsize=[10, 5])     plt.suptitle(t=main_title, y=0.8, fontsize=14)     for i, (im, _) in zip(range(1, 6), data):         plt.subplot(1, 5, i)         plt.imshow(X=im)         plt.xticks(ticks=[])         plt.yticks(ticks=[])     plt.tight_layout()     plt.show()  show_images1(data=origin_data, main_title="origin_data") print() show_images1(data=p0_data, main_title="p0_data") show_images1(data=p0_data, main_title="p0_data") show_images1(data=p0_data, main_title="p0_data") print() show_images1(data=p05_data, main_title="p05_data") show_images1(data=p05_data, main_title="p05_data") show_images1(data=p05_data, main_title="p05_data") print() show_images1(data=p1_data, main_title="p1_data") show_images1(data=p1_data, main_title="p1_data") show_images1(data=p1_data, main_title="p1_data")  # ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ The code below is identical to the code above. ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ def show_images2(data, main_title=None, prob=0):     plt.figure(figsize=[10, 5])     plt.suptitle(t=main_title, y=0.8, fontsize=14)     for i, (im, _) in zip(range(1, 6), data):         plt.subplot(1, 5, i)         ri = RandomInvert(p=prob)         plt.imshow(X=ri(im))         plt.xticks(ticks=[])         plt.yticks(ticks=[])     plt.tight_layout()     plt.show()  show_images2(data=origin_data, main_title="origin_data") print() show_images2(data=origin_data, main_title="p0_data", prob=0) show_images2(data=origin_data, main_title="p0_data", prob=0) show_images2(data=origin_data, main_title="p0_data", prob=0) print() show_images2(data=origin_data, main_title="p05_data", prob=0.5) show_images2(data=origin_data, main_title="p05_data", prob=0.5) show_images2(data=origin_data, main_title="p05_data", prob=0.5) print() show_images2(data=origin_data, main_title="p1_data", prob=1) show_images2(data=origin_data, main_title="p1_data", prob=1) show_images2(data=origin_data, main_title="p1_data", prob=1)

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