RandomApply

class torchvision.transforms.v2.RandomApply(transforms: Union[Sequence[Callable], ModuleList], p: float = 0.5)

以给定的概率随机应用一系列变换。

注意

为了能够对变换进行脚本化，请使用 torch.nn.ModuleList 作为输入，而不是如下所示的变换列表/元组

>>> transforms = transforms.RandomApply(torch.nn.ModuleList([
>>>     transforms.ColorJitter(),
>>> ]), p=0.3)
>>> scripted_transforms = torch.jit.script(transforms)

确保只使用可脚本化的变换，即那些适用于 torch.Tensor、不需要 lambda 函数或 PIL.Image 的变换。

参数：

• transforms (sequence or torch.nn.Module) – 变换列表

• p (float) – 应用该变换列表的概率

使用 RandomApply 的示例

变换示例

变换示例

extra_repr() → str

返回模块的额外表示。

为了打印自定义的额外信息，你应当在你自己的模块中重新实现此方法。单行和多行字符串均可接受。

forward(*inputs: Any) → Any

不要覆盖此方法！请改用 transform()。