pytorch对数据集进行扩增各种代码
时间: 2023-10-18 21:45:48 浏览: 58
当对数据集进行扩增时,可以使用PyTorch的torchvision.transforms模块中提供的各种图像变换方法。下面是一些常用的代码示例:
1. 随机水平翻转:
```python
transform = transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5) # 50%的概率进行水平翻转
```
2. 随机垂直翻转:
```python
transform = transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5) # 50%的概率进行垂直翻转
```
3. 随机旋转:
```python
transform = transforms.RandomRotation(degrees=45) # 随机旋转图像,旋转角度范围为-45到45度
```
4. 随机裁剪:
```python
transform = transforms.RandomCrop(size=224, padding=4) # 随机裁剪图像为224x224大小,同时在四周填充4个像素
```
5. 图像缩放:
```python
transform = transforms.Resize(size=(256, 256)) # 缩放图像为256x256大小
```
6. 归一化:
```python
transform = transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) # 对图像进行归一化处理,使用给定的均值和标准差
```
7. 随机亮度调整:
```python
transform = transforms.ColorJitter(brightness=0.2) # 随机调整图像的亮度,亮度变化范围为±0.2
```
8. 随机对比度调整:
```python
transform = transforms.ColorJitter(contrast=0.2) # 随机调整图像的对比度,对比度变化范围为±0.2
```
以上只是一些常见的图像变换方法,你可以根据自己的需求进行组合和调整。使用transforms.Compose方法可以将多个变换方法组合到一起,形成一个变换管道。然后,将这个变换管道应用到数据集中即可实现数据集的扩增。