Random Flip

时间: 2023-09-03 17:11:25 浏览: 58
Random Flip是一个用于随机翻转图像的类。它接受一个参数axes，表示要翻转的轴。在调用该类的时候，会传入一个样本，其中包含了图像和标签。首先，通过np.random.randint(2, size=1)\[0\]生成一个随机数flip，如果flip为1，则进行翻转操作。翻转操作使用了sitk.FlipImageFilter()函数，通过设置翻转轴self.axes来实现图像的翻转。最后，返回翻转后的图像和标签。\[1\] 题目中给出了一个n行n列的二维矩阵，所有值被初始化为0。要求编写一个flip函数，将矩阵中的0随机变为1，并返回该值的位置下标\[row_id, col_id\]。同时，还需要编写一个reset函数，将所有的值重新置为0。为了优化时间和空间复杂度，尽量减少对随机函数Math.random()的调用。\[2\] 示例1中的输入是一个二维矩阵的初始化大小为2行3列，然后连续调用了4次flip函数。最后的输出是每次调用flip函数后，矩阵中0变为1的位置下标。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* [医学图像预处理----RandomFlip（随机翻转）](https://blog.csdn.net/winner19990120/article/details/121618273)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [Random Flip Matrix 随机翻转矩阵](https://blog.csdn.net/qq_26410101/article/details/83722237)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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def load_data( *, data_dir, batch_size, image_size, class_cond=False, deterministic=False, random_crop=False, random_flip=False, ): mage.save_img(image_path, images) if not data_dir: raise ValueError("unspecified data directory") all_files = list_image_files_recursively(data_dir) # 递归的去找到所有图片文件 classes = None if class_cond: # Assume classes are the first part of the filename, # before an underscore. class_names = [bf.basename(path).split("")[0] for path in all_files] sorted_classes = {x: i for i, x in enumerate(sorted(set(class_names)))} # class id 将每一类class做成一个整型变量 classes = [sorted_classes[x] for x in class_names] dataset = ImageDataset( image_size, all_files, classes=classes, shard=MPI.COMM_WORLD.Get_rank(), num_shards=MPI.COMM_WORLD.Get_size(), random_crop=random_crop, random_flip=random_flip, ) if deterministic: loader = DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=1, drop_last=True ) else: loader = DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=1, drop_last=True ) while True: yield from loader，data = load_data( data_dir="F://diffuse_model_ptcg//picture//test", batch_size=4, image_size=128, class_cond=False, )for batch in data:load_data中第一个batch代表什么

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def load_data( *, data_dir, batch_size, image_size, class_cond=False, deterministic=False, random_crop=False, random_flip=False, ): mage.save_img(image_path, images) if not data_dir: raise ValueError("unspecified data directory") all_files = _list_image_files_recursively(data_dir) # 递归的去找到所有图片文件 classes = None if class_cond: # Assume classes are the first part of the filename, # before an underscore. class_names = [bf.basename(path).split("_")[0] for path in all_files] sorted_classes = {x: i for i, x in enumerate(sorted(set(class_names)))} # class id 将每一类class做成一个整型变量 classes = [sorted_classes[x] for x in class_names] dataset = ImageDataset( image_size, all_files, classes=classes, shard=MPI.COMM_WORLD.Get_rank(), num_shards=MPI.COMM_WORLD.Get_size(), random_crop=random_crop, random_flip=random_flip, ) if deterministic: loader = DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=1, drop_last=True ) else: loader = DataLoader( dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=1, drop_last=True ) while True: yield from loader，data = load_data( data_dir="F://diffuse_model_ptcg//picture//test", batch_size=4, image_size=128, class_cond=False, )for batch in data:load_data中batch是无尽的吗

是的，load_data函数返回的是一个Python生成器对象，使用yield from语句使其不断地产生新的数据批次。因此，使用for循环遍历batch时可以得到无尽的数据批次，直到程序被手动终止或者发生错误。需要注意的是，由于...

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