【动手学习pytorch笔记】17.数据增广

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#pytorch #深度学习

本文介绍了深度学习中常用的图像增广技术，包括翻转、裁剪、颜色变化等，以增强模型的泛化能力。通过示例展示了不同增广方法对图像的影响，如随机水平和垂直翻转、随机大小裁剪以及调整亮度、对比度、饱和度和色调。最后，演示了如何组合多种图像增广方法以进一步丰富训练数据。

图像增广

%matplotlib inline
import torch
import torchvision
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

原图

d2l.set_figsize()
img = d2l.Image.open('../img/cat1.jpg')
d2l.plt.imshow(img);

在这里插入图片描述

大多数图像增广方法都具有一定的随机性。为了便于观察图像增广的效果，我们下面定义辅助函数apply。 此函数在输入图像img上多次运行图像增广方法aug并显示所有结果。

def apply(img, aug, num_rows=
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