在 PyTorch 中进行数据增强

让我们把数据增强加入到您的 Dataset 中，并通过可视化检查一些图像，确认所需的变换已生效。

首先，您将把增强变换添加到 train_transforms。我们将使用随机水平翻转，以及在 0 到 45 度之间随机角度的旋转。随后用于创建 Dataset 和 DataLoader 的代码与之前完全相同。最后，您将重塑图像并将其显示出来，查看新的增强变换是否可见。

所有需要的导入已为您准备好：

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

是时候增强一些云朵照片了！

在 train_transforms 中再添加两个变换：先进行随机水平翻转，然后在 0 到 45 度之间随机角度的旋转。
将来自 DataLoader 的 image 张量重塑为适合显示的形状。
显示该图像。