python-3.x - 如何恢复在 DataLoader 中应用的转换？

Question

我们定义了一些DataSet带有一些随机transforms 的东西，每次加载某些特定图像时都会重新应用它们。是否也可以使用图像提取应用于图像的转换？（我也想将应用于图像的转换应用于其他图像。）

import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torch.utils.data

path = "/path/to/image/folders/" #should contain at least one folder with some images
transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5),
    transforms.RandomRotation(degrees=[0, 360]),
    transforms.ToTensor()
])
dataset = torchvision.datasets.ImageFolder(root=path, transform=transform)

dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=dataset, shuffle=True)

for input, target in dataloader:
    pass #get transform that was applied to input?

Answer 1

我认为没有 API 可以获取应用的转换。

您可以重新实现__call__随机变换的方法，以便它们也记录应用的内容吗？（这只是几行：https ://pytorch.org/docs/stable/_modules/torchvision/transforms/transforms.html#RandomHorizo​​ntalFlip ）