mindspore.dataset.vision.py_transforms.UniformAugment

class mindspore.dataset.vision.py_transforms.UniformAugment(transforms, num_ops=2)

从指定序列中均匀采样一批数据处理操作，并按顺序随机执行，即采样出的操作也可能不被执行。

序列中的所有数据处理操作要求具有相同的输入和输出类型，以便后一个操作能够处理前一个操作的输出数据。

参数：

• transforms (Sequence) - 数据处理操作序列。

• num_ops (int，可选) - 均匀采样的数据处理操作数，默认值：2。

异常：

• TypeError - 当 transforms 的类型不为数据处理操作序列。

• TypeError - 当 num_ops 的类型不为int。

• ValueError - 当 num_ops 不为正数。

支持平台：

CPU

样例：

>>> from mindspore.dataset.transforms.py_transforms import Compose
>>>
>>> transforms = [py_vision.CenterCrop(64),
...               py_vision.RandomColor(),
...               py_vision.RandomSharpness(),
...               py_vision.RandomRotation(30)]
>>> transforms_list = Compose([py_vision.Decode(),
...                            py_vision.UniformAugment(transforms),
...                            py_vision.ToTensor()])
>>> # apply the transform to dataset through map function
>>> image_folder_dataset = image_folder_dataset.map(operations=transforms_list,
...                                                 input_columns="image")