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 mindspore.dataset as ds >>> import mindspore.dataset.transforms as transforms >>> import mindspore.dataset.vision as vision >>> from mindspore.dataset.transforms import Compose >>> >>> 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([vision.Decode(to_pil=True), ... transforms.RandomApply(transforms_list, prob=0.6), ... vision.ToTensor()]) >>> >>> image_folder_dataset = ds.ImageFolderDataset("/path/to/image_folder_dataset_directory") >>> image_folder_dataset = image_folder_dataset.map(operations=composed_transform, input_columns=["image"])