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- 表述不通顺，但不影响理解。

- 版本号不匹配：如软件包名称、界面版本号。

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- 易用性：

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- 缺少主要功能描述、关键词解释、必要前提条件、注意事项等。

- 描述内容存在歧义指代不明、上下文矛盾。

- 逻辑不清晰，该分类、分项、分步骤的没有给出。

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- 正确性：

- 技术原理、功能、支持平台、参数类型、异常报错等描述和软件实现不一致。

- 原理图、架构图等存在错误。

- 命令、命令参数等错误。

- 代码片段错误。

- 命令无法完成对应功能。

- 界面错误，无法指导操作。

- 代码样例运行报错、运行结果不符。

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mindspore.dataset.vision.MixUp

class mindspore.dataset.vision.MixUp(batch_size, alpha, is_single=True)

随机混合一批输入的numpy.ndarray图像及其标签。

首先将每个图像乘以一个从Beta分布随机生成的权重 $lambda$ ，然后加上另一个图像与 $1-lambda$ 之积。使用同样的 $lambda$ 值将图像对应的标签进行混合。请确保标签预先进行了one-hot编码。

参数：

• batch_size (int) - 批处理大小，即图片的数量。

• alpha (float) - Beta分布的α参数值，β参数也将使用该值。

• is_single (bool，可选) - 若为True，将在批内随机混合图像[img0, …, img(n-1), img(n)]与[img1, …, img(n), img0]及对应标签；否则，将每批图像与前一批图像的处理结果混合。默认值：True。

异常：

• TypeError - 当 batch_size 的类型不为int。

• TypeError - 当 alpha 的类型不为float。

• TypeError - 当 is_single 的类型不为bool。

• ValueError - 当 batch_size 不为正数。

• ValueError - 当 alpha 不为正数。

支持平台：

CPU

样例：

>>> # first decode the image
>>> image_folder_dataset = image_folder_dataset.map(operations=vision.Decode(),
...                                                 input_columns="image")
>>> # then ont hot decode the label
>>> image_folder_dataset = image_folder_dataset.map(operations=transforms.OneHot(10),
...                                                 input_columns="label")
>>> # batch the samples
>>> batch_size = 4
>>> image_folder_dataset = image_folder_dataset.batch(batch_size=batch_size)
>>> # finally mix up the images and labels
>>> image_folder_dataset = image_folder_dataset.map(
...     operations=py_vision.MixUp(batch_size=batch_size, alpha=0.2),
...     input_columns=["image", "label"])