mindspore.dataset.transforms.RandomApply

class mindspore.dataset.transforms.RandomApply(transforms, prob=0.5)[源代码]

指定一组数据增强处理及其被应用的概率，在运算时按概率随机应用其中的增强处理。

参数：

transforms (list) - 一个数据增强的列表。
prob (float, 可选) - 随机应用某个数据增强的概率，取值范围：[0.0, 1.0]。默认值： 0.5 。

异常：

TypeError - 参数 transforms 类型不为list。
ValueError - 参数 transforms 的长度为空。
TypeError - 参数 transforms 的元素不是Python可调用对象或audio/text/transforms/vision模块中的数据处理操作。
TypeError - 参数 prob 的类型不为float。
ValueError - 参数 prob 的取值范围不为[0.0, 1.0]。

支持平台：

CPU

样例：

>>> import numpy as np
>>> import mindspore.dataset as ds
>>> import mindspore.dataset.transforms as transforms
>>> import mindspore.dataset.vision as vision
>>> from mindspore.dataset.transforms import Compose
>>>
>>> # Use the transform in dataset pipeline mode
>>> seed = ds.config.get_seed()
>>> ds.config.set_seed(12345)
>>> transforms_list = [vision.RandomHorizontalFlip(0.5),
...                    vision.Normalize((0.491, 0.482, 0.447), (0.247, 0.243, 0.262)),
...                    vision.RandomErasing()]
>>> composed_transform = Compose([transforms.RandomApply(transforms_list, prob=0.6),
...                               vision.ToTensor()])
>>>
>>> data = np.random.randint(0, 255, size=(1, 100, 100, 3)).astype(np.uint8)
>>> numpy_slices_dataset = ds.NumpySlicesDataset(data, ["image"])
>>> numpy_slices_dataset = numpy_slices_dataset.map(operations=composed_transform, input_columns=["image"])
>>> for item in numpy_slices_dataset.create_dict_iterator(num_epochs=1, output_numpy=True):
...     print(item["image"].shape, item["image"].dtype)
...     break
(3, 100, 100) float32
>>>
>>> # Use the transform in eager mode
>>> data = np.random.randint(0, 255, size=(100, 100, 3)).astype(np.uint8)
>>> transform = [vision.HsvToRgb(is_hwc=True), vision.Crop((0, 0), 10), vision.ToTensor()]
>>> output = transforms.RandomApply(transform, prob=1.0)(data)
>>> print(output.shape, output.dtype)
(3, 10, 10) float32
>>> ds.config.set_seed(seed)