transforms数据增强代码

以下是一些使用transforms进行数据增强的代码示例：

1. 使用FiveCrop进行数据增强：

train_transform = transforms.Compose(\[
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.FiveCrop(112),
    transforms.Lambda(lambda crops: torch.stack(\[(transforms.ToTensor()(crop)) for crop in crops\]))
\])

2. 使用TenCrop进行数据增强：

train_transform = transforms.Compose(\[
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.TenCrop(112, vertical_flip=False),
    transforms.Lambda(lambda crops: torch.stack(\[(transforms.ToTensor()(crop)) for crop in crops\]))
\])

3. 使用RandomHorizontalFlip进行数据增强：

train_transform = transforms.Compose(\[
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.CenterCrop(196)
\])

这些代码示例展示了如何使用transforms模块中的不同函数来进行数据增强操作，包括裁剪、翻转和缩放等。你可以根据自己的需求选择适合的数据增强方式来提升模型的性能和鲁棒性。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [PyTorch ：transforms 数据增强：裁剪、翻转、旋转](https://blog.csdn.net/qq_54641516/article/details/126981414)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]