如何解决修复火炬视觉的种子以确定“RandomPerspective”的行为
我正在尝试使用 torchvision.transforms
为 PIL 图像实现数据增强。特别是,我有一个 PIL 图像列表 imgs
,并将 transforms.RandomPerspective
应用于 imgs
中的所有图像。但我希望 imgs
中的所有图像都以相同的方式进行转换。例如,
import random
import numpy as np
import random
import torchvision.transforms as transforms
random.seed(0)
transform = transforms.RandomPerspective(distortion_scale=0.2,p=1)
imgs = [transform(img) for img in imgs]
imgs
中的所有图像都需要进行相同的转换,但似乎它使用了来自 random 模块的不同种子值,并且每次调用时都会改变行为。
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