本文整理汇总了Python中torchvision.transforms.transforms.RandomCrop方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python transforms.RandomCrop方法的具体用法？Python transforms.RandomCrop怎么用？Python transforms.RandomCrop使用的例子？那么, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在类torchvision.transforms.transforms的用法示例。
在下文中一共展示了transforms.RandomCrop方法的1个代码示例，这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞，您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。
示例1: get_transforms
# 需要导入模块: from torchvision.transforms import transforms [as 别名]
# 或者: from torchvision.transforms.transforms import RandomCrop [as 别名]
def get_transforms(eval=False, aug=None):
trans = []
if aug["randcrop"] and not eval:
trans.append(transforms.RandomCrop(aug["randcrop"]))
if aug["randcrop"] and eval:
trans.append(transforms.CenterCrop(aug["randcrop"]))
if aug["flip"] and not eval:
trans.append(transforms.RandomHorizontalFlip())
if aug["grayscale"]:
trans.append(transforms.Grayscale())
trans.append(transforms.ToTensor())
trans.append(transforms.Normalize(mean=aug["bw_mean"], std=aug["bw_std"]))
elif aug["mean"]:
trans.append(transforms.ToTensor())
trans.append(transforms.Normalize(mean=aug["mean"], std=aug["std"]))
else:
trans.append(transforms.ToTensor())
trans = transforms.Compose(trans)
return trans