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python - 了解如何在 Keras 中使用 Albumentations
我正在尝试了解如何使用 Albumentations 构建数据增强管道以提供 Keras 模型。我正在关注这个示例-> https://albumentations.ai/docs/examples/tensorflow-example/，他们在其中创建了一个数据集对象 PrefetchDataset 并将其传递给 model.fit()。请参见下面的代码：
我的问题是：这个对象ds_alb在训练期间是否为每批返回不同的图像（根据随机参数集）？我已经阅读了代码，似乎所有的增强Compose都只执行了一次，在这里：
ds_alb = data.map(partial(process_data, img_size=120), num_parallel_calls=AUTOTUNE).prefetch(AUTOTUNE)
但我相信构建这条管道的目的是在每次传递时提供不同的增强图像，而不是只增强一次……有些东西我不明白。如何检查是否正在生成不同的图像？