mindspore.dataset.transforms.RandomApply

class mindspore.dataset.transforms.RandomApply(transforms, prob=0.5)

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"])