def apply(img, aug, num_rows=2, num_cols=4, scale=1.5): Y = [aug(img) for _ in range(num_rows * num_cols)] d2l.show_images(Y, num_rows, num_cols, scale=scale) from PIL import Image PIL_image = Image.fromarray(img) #这里ndarray_image为原来的numpy数组类型的输入 apply(PIL_image, torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip()) 帮我改一下这段代码的错误

在这段代码中，`d2l.show_images` 函数的参数 `Y` 是一个由 PIL 图像组成的列表，而不是由 NumPy 数组组成的列表。因此，我们需要将 `Y` 中的每个 PIL 图像转换回 NumPy 数组。

另外，`torchvision.transforms.RandomHorizontalFlip()` 是一个 PyTorch 的数据增强函数，它不适用于 PIL 图像。正确的方法是使用 `transforms.RandomHorizontalFlip()`。

下面是已经修改的代码：

import numpy as np
from PIL import Image
import torch
from torchvision import transforms
import d2l

def apply(img, aug, num_rows=2, num_cols=4, scale=1.5):
    Y = [aug(img) for _ in range(num_rows * num_cols)]
    Y = [np.array(y) for y in Y]  # 转换为 NumPy 数组
    d2l.show_images(Y, num_rows, num_cols, scale=scale)

img = np.array(Image.open('image.jpg'))
PIL_image = Image.fromarray(img)
apply(PIL_image, transforms.RandomHorizontalFlip())

请注意，这里我们将每个 PIL 图像转换回了 NumPy 数组，以便在 `d2l.show_images` 函数中进行显示。