PyTorch 中的随机水平翻转

请我喝杯咖啡☕

*备忘录：

我的帖子解释了 randomverticalflip()。
我的帖子解释了 oxfordiiitpet()。

randomhorizontalflip() 可以水平翻转零个或多个图像，如下所示：

*备忘录：

初始化的第一个参数是 p(optional-default:0.5-type:float)。 *这是每张图像被翻转的概率。 *这是每张图像被翻转的概率。
第一个参数是 img（必需类型：pil 图像或张量、元组或 int 列表）： *备注：
- 必须是二维的。
- 不要使用img=。
v2建议按照v1还是v2使用？我应该使用哪一个？

from torchvision.datasets import oxfordiiitpet from torchvision.transforms.v2 import randomhorizontalflip  randomhorizontalflip() # randomhorizontalflip(p=0.5)  randomhorizontalflip().p # 0.5  origin_data = oxfordiiitpet(     root="data",     transform=none )  trans100_data = oxfordiiitpet(     root="data",     transform=randomhorizontalflip(p=1.0) )  trans50_data = oxfordiiitpet(     root="data",     transform=randomhorizontalflip(p=0.5) )  import matplotlib.pyplot as plt  def show_images(data, main_title=none):     plt.figure(figsize=(10, 5))     plt.suptitle(t=main_title, y=0.8, fontsize=14)     for i, (im, _) in zip(range(1, 6), data):         plt.subplot(1, 5, i)         plt.imshow(x=im)         plt.xticks(ticks=[])         plt.yticks(ticks=[])     plt.tight_layout()     plt.show()  show_images(data=origin_data, main_title="origin_data") show_images(data=trans100_data, main_title="trans100_data") show_images(data=trans50_data, main_title="trans50_data")

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from torchvision.datasets import OxfordIIITPet from torchvision.transforms.v2 import RandomHorizontalFlip  my_data = OxfordIIITPet(     root="data",     transform=None )  import matplotlib.pyplot as plt  def show_images(data, main_title=None, prob=0.0):     plt.figure(figsize=(10, 5))     plt.suptitle(t=main_title, y=0.8, fontsize=14)     for i, (im, _) in zip(range(1, 6), data):         plt.subplot(1, 5, i)         rhf = RandomHorizontalFlip(p=prob)         plt.imshow(X=rhf(im))         plt.xticks(ticks=[])         plt.yticks(ticks=[])     plt.tight_layout()     plt.show()  show_images(data=my_data, main_title="origin_data") show_images(data=my_data, main_title="trans100_data", prob=1.0) show_images(data=my_data, main_title="trans50_data", prob=0.5)

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