tv.transforms.Lambda( lambda t: t.apply_(lambda x: x+1 if x != 0 and x != 255 else x) 做了什么 )

这段代码是一个 PyTorch 的数据增强操作，它使用了 `tv.transforms.Lambda` 类来自定义一个转换函数，对输入的张量数据进行修改。具体地，这个转换函数接收一个张量 `t`，并使用 `t.apply_` 方法对其中的每个元素 `x` 进行处理，如果 `x` 不等于 0 且不等于 255，则将其加上 1，否则不做处理。也就是说，这个操作会将输入张量中的非边界像素的灰度值加 1，而边界像素的灰度值不变。

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target_transform = tv.transforms.Lambda( lambda t: t. apply_(lambda x: self.inverted_order[x] if x in tmp_labels else masking_value) 做了什么 )

这段代码也是一个 PyTorch 的数据增强操作，它使用了 `tv.transforms.Lambda` 类来自定义一个转换函数，对目标张量数据进行修改。具体地，这个转换函数接收一个张量 `t`，并使用 `t.apply_` 方法对其中的每个元素 `x` 进行处理，如果 `x` 在 `tmp_labels` 中，则将其映射为 `self.inverted_order[x]`，否则将其映射为 `masking_value`。其中 `tmp_labels` 是一个指定的类别列表，`self.inverted_order` 是一个类别映射表，用于将原始类别映射为新的类别，`masking_value` 是一个遮罩值，用于将不在 `tmp_labels` 中的类别进行遮罩。也就是说，这个操作会将输入张量中的指定类别的元素进行类别映射，不在指定类别中的元素进行遮罩。

transforms.multiprocessing(lambda x: x + torch.randn_like(x) * 0.1), transforms.Lambda(lambda x: torch.clamp(x, 0, 1))怎么序列化

这两个 `transforms` 都包含了函数式变换，需要进行序列化的话，可以使用 `pickle` 库进行序列化和反序列化。

举个例子，如果你需要将这两个 `transforms` 序列化，可以按照以下步骤进行：

import pickle
import torch
import torchvision.transforms as transforms

# 定义 transforms
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.multiprocessing(lambda x: x + torch.randn_like(x) * 0.1),
    transforms.Lambda(lambda x: torch.clamp(x, 0, 1))
])

# 序列化 transforms
serialized_transform = pickle.dumps(transform)

# 反序列化 transforms
deserialized_transform = pickle.loads(serialized_transform)

以上代码中，`pickle.dumps()` 函数将 `transform` 序列化为一个二进制字符串，`pickle.loads()` 函数将该字符串反序列化为一个新的 `transforms` 对象 `deserialized_transform`。

需要注意的是，`pickle` 库只能序列化可序列化的对象，如果 `transforms` 中包含了不可序列化的对象，比如函数、Lambda、以及一些 C 语言扩展等，那么序列化过程就会出现错误。在这种情况下，你可以考虑使用其他序列化库，比如 `dill` 库，它可以序列化更多类型的 Python 对象。