我们定义了一些 DataSet 和一些随机的 transform ，每次加载特定图像时都会重新应用这些 transform 。是否也可以用图像提取应用于图像的变换？
(我也想将应用于图像的转换应用到其他图像。)
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torch.utils.data
path = "/path/to/image/folders/" #should contain at least one folder with some images
transform = transforms.Compose([
transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5),
transforms.RandomRotation(degrees=[0, 360]),
transforms.ToTensor()
])
dataset = torchvision.datasets.ImageFolder(root=path, transform=transform)
dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=dataset, shuffle=True)
for input, target in dataloader:
pass #get transform that was applied to input?
最佳答案
我认为没有 API 可以获取应用的转换。
您能否重新实现随机转换的 __call__ 方法，以便它们也记录所应用的内容？ (只有几行:https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torchvision/transforms/transforms.html#RandomHorizontalFlip)
关于python-3.x - 如何恢复在 DataLoader 中应用的转换？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56008135/