Я обучаю модель тензорного потока с несколькими изображениями на входе и маской сегментации на выходе. Я хотел выполнить случайное увеличение вращения в моем конвейере набора данных.
У меня есть список имен файлов параллельных изображений (входные выходные файлы выровнены), для которых я конвертирую в объект набора данных tf, используя tf.data.Dataset.from_generator
, а затем и использую Dataset.map
функция для загрузки изображений с помощью команд tf.image.decode_png
и tf.io.read_file
.
Как я могу выполнить случайное вращение изображений ввода-вывода. Я попытался использовать random_transform
функцию класса ImageDataGenerator , но он ожидает numpy данных в качестве входных данных и не работает с тензорами (поскольку тензорный поток не поддерживает активное выполнение в конвейере данных, я не могу преобразовать его в numpy также). Я полагаю, что могу использовать tf.numpy_function , но я думаю, что должно быть какое-то простое решение этой простой проблемы.