1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Głębokie uczenie z PyTorch – poziom średnio zaawansowany
Connected

ćwiczenie

Augmentacja danych w PyTorch

Dodajmy augmentację danych do twojego zbioru danych i sprawdźmy kilka obrazów wizualnie, aby upewnić się, że pożądane przekształcenia są stosowane.

Na początek dodasz przekształcenia augmentujące do train_transforms. Użyjemy losowego odbicia poziomego oraz obrotu o losowy kąt z zakresu od 0 do 45 stopni. Kod tworzący zbiór danych i DataLoader pozostaje taki sam jak wcześniej. Na koniec zmienisz kształt obrazu i wyświetlisz go, żeby sprawdzić, czy nowe przekształcenia są widoczne.

Wszystkie potrzebne importy zostały już wywołane:

from torchvision.datasets import ImageFolder
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision import transforms
import matplotlib.pyplot as plt

Czas na augmentację zdjęć chmur!

Instrukcje

100 XP
  • Dodaj dwa kolejne przekształcenia do train_transforms: losowe odbicie poziome oraz obrót o losowy kąt z zakresu od 0 do 45 stopni.
  • Zmień kształt tensora image pobranego z DataLoadera, aby przygotować go do wyświetlenia.
  • Wyświetl obraz.