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训练集数据扩充(数据增强)和归一化。数据扩充(数据增强)的意义在于通过人为的随机范围裁剪,缩放,旋转等操作,增大训练集中的数据多样性、全面性,进而提高模型的泛化能力。
#训练集数据扩充和归一化
#在验证集上仅需要归一化
data_transforms = {
'train': transforms.Compose([
transforms.RandomResizedCrop(224), #随机裁剪一个area然后再resize
transforms.Random
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