使用autoaugment的代码
时间: 2023-06-18 18:06:37 浏览: 51
以下是使用AutoAugment的代码示例(以CIFAR-10数据集为例):
```
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import cifar10
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from autoaugment import AutoAugment
# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()
# 定义数据增强器
transform = AutoAugment(dataset='cifar10')
# 构建ImageDataGenerator
datagen = ImageDataGenerator(
preprocessing_function=transform,
rotation_range=10, # 随机旋转图像的角度范围
width_shift_range=0.1, # 随机水平移动图像的比例范围
height_shift_range=0.1, # 随机垂直移动图像的比例范围
horizontal_flip=True, # 随机水平翻转图像
fill_mode='nearest' # 填充模式
)
# 对训练数据进行增强
datagen.fit(x_train)
# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), padding='same', activation='relu', input_shape=x_train.shape[1:]),
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), padding='same', activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
tf.keras.layers.Dropout(0.25),
tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation='relu'),
tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), padding='same', activation='relu'),
tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
tf.keras.layers.Dropout(0.25),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.5),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(datagen.flow(x_train, y_train, batch_size=32),
epochs=100,
validation_data=(x_test, y_test))
```
其中,`AutoAugment`类来自于github上的开源项目[autoaugment](https://github.com/DeepVoltaire/AutoAugment),该项目提供了多种基于数据增强的策略。在以上代码中,我们使用了`AutoAugment`类中的默认策略,并将其作为`ImageDataGenerator`的`preprocessing_function`参数传入,从而实现数据增强。