tensorflow - 如何随机旋转张量图像

Question

我想在预处理阶段使用“地图”并行旋转我的图像。

问题是每张图像都向相同的方向旋转（在生成一个随机数之后）。但我希望每个图像都有不同程度的旋转。

这是我的代码：

import tensorflow_addons as tfa
import math
import random
def rotate_tensor(image, label):
    degree = random.random()*360
    image = tfa.image.rotate(image, degree * math.pi / 180, interpolation='BILINEAR')
    return image, label

rotated_test_set = rps_test_raw.map(rotate_tensor).batch(batch_size).prefetch(1)

我试图在每次调用该函数时更改种子：

import tensorflow_addons as tfa
import math
import random
seed_num = 0
def rotate_tensor(image, label):
    seed_num += 1
    random.seed(seed_num)
    degree = random.random()*360
    image = tfa.image.rotate(image, degree * math.pi / 180, interpolation='BILINEAR')
    return image, label

rotated_test_set = rps_test_raw.map(rotate_tensor).batch(batch_size).prefetch(1)

但我得到：

UnboundLocalError: local variable 'seed_num' referenced before assignment

我使用 tf2，但我认为这并不重要（除了旋转图像的代码之外）。

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编辑：我尝试了@Mehraban 的建议，但似乎 rotate_tensor 函数只被调用一次：

import tensorflow_addons as tfa
import math
import random

num_seed = 1
def rotate_tensor(image, label):
    global num_seed
    num_seed += 1
    print(num_seed) #<---- print num_seed
    random.seed(num_seed)
    degree = random.random()*360
    image = tfa.image.rotate(image, degree * math.pi / 180, interpolation='BILINEAR')
    return image, label

rotated_test_set = rps_test_raw.map(rotate_tensor).batch(batch_size).prefetch(1)

但它只打印一次“2”。所以我认为 rotate_tensor 被调用一次。

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编辑 2 - 这是显示旋转图像的功能：

plt.figure(figsize=(12, 10))

for X_batch, y_batch in rotated_test_set.take(1):
    for index in range(9):
        plt.subplot(3, 3, index + 1)
        plt.imshow(X_batch[index])
        plt.title("Predict: {} | Actual: {}".format(class_names[y_test_proba_max_index[index]], class_names[y_batch[index]]))
        plt.axis("off")

plt.show()

标签： tensorflowrandomtensorflow2.0

Answer 1

问题在于如何生成随机数。尽管在处理 tensorflow 时random应该使用模块，但您依赖于模块。tf.random

以下是从 tf 获取随机数时情况如何变化的演示：

import tensorflow as tf
import random

def gen():
    for i in range(10):
        yield [1.]

ds = tf.data.Dataset.from_generator(gen, (float))

def m1(d):
    return d*random.random()

def m2(d):
    return d*tf.random.normal([])

[d for d in ds.map(m2)]
[0.17368042,
 1.5629852,
 1.2372143,
 1.8170034,
 1.7040217,
 -0.16738933,
 -0.11567844,
 -0.17949782,
 -0.67811996,
 -0.5391556]

[d for d in ds.map(m1)]
[0.8369798,
 0.8369798,
 0.8369798,
 0.8369798,
 0.8369798,
 0.8369798,
 0.8369798,
 0.8369798,
 0.8369798,
 0.8369798]