1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. Середній рівень Deep Learning з PyTorch
Connected

вправа

Аугментація даних у PyTorch

Додаймо аугментацію даних до вашого Dataset і перегляньмо кілька зображень, щоб переконатися, що потрібні перетворення застосовано.

Спочатку додайте перетворення-аугментації до train_transforms. Використаймо випадкове горизонтальне віддзеркалення та обертання на випадковий кут від 0 до 45 градусів. Далі код для створення Dataset і DataLoader буде таким самим, як раніше. Нарешті, змініть форму тензора зображення та відобразіть його, щоб перевірити, чи видно нові перетворення-аугментації.

Усі потрібні імпорти вже виконано за вас:

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

Час аугментувати фотографії хмар!

Інструкції

100 XP
  • Додайте ще два перетворення до train_transforms: випадкове горизонтальне віддзеркалення, а потім обертання на випадковий кут від 0 до 45 градусів.
  • Змініть форму тензора image з DataLoader, щоб зробити його придатним для відображення.
  • Відобразіть зображення.