transforms.RandomHorizontalFlip和transforms.RandomRotation的参数

`transforms.RandomHorizontalFlip` 和 `transforms.RandomRotation` 是 PyTorch 中的数据增强操作。它们可以随机地对输入的图像进行水翻转和旋转，以增加数据的多样性。

`transforms.RandomHorizontalFlip` 的参数是一个布尔值，用于指定是否进行随机水平翻转。如果为 `True`，则在每次调用时，该操作将以 $0.5$ 的概率对输入图像进行水平翻转。如果为 `False`，则输入图像将不会进行水平翻转。

`transforms.RandomRotation` 的参数是一个表示随机旋转角度的范围的元组。具体来说，该参数是 `(min_angle, max_angle)`，其中 `min_angle` 和 `max_angle` 是两个浮点数，表示旋转角度的最小值和最大值。在每次调用时，该操作将随机选择一个旋转角度，该角度是从指定的范围中均匀分布的。例如，如果参数为 `(0, 90)`，则该操作将以均匀分布的方式在 $[0, 90]$ 度之间随机旋转输入图像。默认情况下，该操作以 $0.5$ 的概率执行旋转和反转，以增加数据的多样性。

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import os import random from PIL import Image import torchvision.transforms as transforms # 指定文件夹路径 folder_path = "your_folder_path" # 定义数据增强的transform transform = transforms.Compose([ transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.RandomVerticalFlip(), transforms.RandomRotation(degrees=[30, 60, 90]), transforms.RandomAffine(degrees=0, translate=(0.1, 0.1), scale=(0.5, 1.5)), ]) # 遍历文件夹中的所有图像文件 for file_name in os.listdir(folder_path): file_path = os.path.join(folder_path, file_name) # 读取图像 image = Image.open(file_path) # 应用数据增强 augmented_images = [] for _ in range(3): # 进行3次不同旋转角度的增强 augmented_image = transform(image) augmented_images.append(augmented_image) # 保存增强后的图像 for i, augmented_image in enumerate(augmented_images): augmented_file_path = os.path.join(folder_path, f"augmented_{i}_{file_name}") augmented_image.save(augmented_file_path) ValueError: degrees should be sequence of length 2.

这段代码的目的是对指定文件夹中的图像文件进行数据增强操作，并保存增强后的图像。代码中使用了PIL库和torchvision库来实现。

根据错误提示，出现了一个值错误（ValueError），指定的旋转角度（degrees）应该是一个长度为2的序列，但是当前提供的旋转角度参数不符合要求。

要解决这个错误，你需要检查代码中的transforms.RandomRotation(degrees=[30, 60, 90])这一行。根据代码，你可能想要在30度、60度和90度之间随机选择一个旋转角度。然而，transforms.RandomRotation()函数的degrees参数应该是一个长度为2的序列，用于指定旋转角度的范围。

你可以将这一行代码修改为transforms.RandomRotation(degrees=(-90, 90))，这样就可以指定旋转角度范围为-90度到90度之间的随机旋转。

修改后的代码如下所示：

import os
import random
from PIL import Image
import torchvision.transforms as transforms

# 指定文件夹路径
folder_path = "your_folder_path"

# 定义数据增强的transform
transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.RandomVerticalFlip(),
    transforms.RandomRotation(degrees=(-90, 90)),
    transforms.RandomAffine(degrees=0, translate=(0.1, 0.1), scale=(0.5, 1.5)),
])

# 遍历文件夹中的所有图像文件
for file_name in os.listdir(folder_path):
    file_path = os.path.join(folder_path, file_name)
    
    # 读取图像
    image = Image.open(file_path)
    
    # 应用数据增强
    augmented_images = []
    for _ in range(3):  # 进行3次不同旋转角度的增强
        augmented_image = transform(image)
        augmented_images.append(augmented_image)
    
    # 保存增强后的图像
    for i, augmented_image in enumerate(augmented_images):
        augmented_file_path = os.path.join(folder_path, f"augmented_{i}_{file_name}")
        augmented_image.save(augmented_file_path)

请注意，你需要将"your_folder_path"替换为实际的文件夹路径。修改后的代码应该能够正确运行并进行数据增强操作。

class Trainer(object): def __init__(self, net, per_num=20, start_num=0, end_num=10, save_path="./model/Lwf", epoch=50, lr=0.0005, batch_size=128): self.lr = lr self.epoch = epoch self.batch_size = batch_size self.strat_num = start_num self.end_num = end_num self.class_num = end_num - start_num self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") self.save_path = save_path self.main_net_path = save_path + "/LwF_" + str(start_num) + ".pth" transform_train = transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32, padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.RandomRotation(10), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)), ]) transform_test = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)), ]) trainset = Cifar100Split(start_num=start_num, end_num=end_num, train=True, transform=transform_train) testset = Cifar100Split(start_num=start_num, end_num=end_num, train=False, transform=transform_test) test_all = Cifar100Split(start_num=0, end_num=end_num, train=False, transform=transform_test) self.train_loader = DataLoader(trainset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=0) self.test_loader = DataLoader(testset, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0) self.test_loader_all = DataLoader(test_all, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0)

这段代码是一个PyTorch中的类Trainer的初始化函数。在初始化时，它接受一些参数，包括网络模型net、每个类别的训练样本数per_num、起始类别编号start_num、结束类别编号end_num、保存路径save_path、训练轮数epoch、学习率lr、批量大小batch_size等。此外，该类还定义了一些图像预处理的操作，包括随机裁剪、随机翻转、随机旋转等，并对训练集和测试集进行了划分和加载。该类的作用是训练深度神经网络模型以实现对图像数据的分类任务。