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1.[PyTorch 学习笔记] 2.3 二十二种 transforms 数据预处理方法
2.Mathematica 如何生成每行之和为一定值的源码随机矩阵？
3.Mathematica 如何从多层表的每个子表中随机抽取n个元素组成一个新表？

[PyTorch 学习笔记] 2.3 二十二种 transforms 数据预处理方法

       PyTorch中的图像数据预处理方法总结

       PyTorch的transforms模块提供了丰富的预处理手段，让我们以实际操作为例来探索它们。源码首先，源码我们通过`transforms.Compose`对进行缩放，源码源码测试本地环境如`transforms.Resize((,源码 ))`，以便后续操作。源码接着，源码数据增强是源码关键，如中心裁剪`transforms.CenterCrop()`，源码随机裁剪`transforms.RandomCrop(,源码 padding=)`，以及添加padding和填充模式的源码布丁源码真的吗多样性。还有`transforms.RandomResizedCrop`用于随机大小和宽高比裁剪，源码以及`FiveCrop`和`TenCrop`进行多视角获取。源码

       图像变换方面，源码`transforms.RandomHorizontalFlip`和`transforms.RandomVerticalFlip`用于翻转，源码`transforms.RandomRotation`随机旋转，列表上传网站源码`Pad`用于边缘填充，`ColorJitter`调整色彩，`Grayscale`和`RandomGrayscale`用于灰度转换。`RandomAffine`实现仿射变换，`RandomErasing`随机遮挡，点云变换源码`Lambda`则提供了自定义操作。`RandomChoice`、`RandomApply`和`RandomOrder`则用于选择、概率执行和随机顺序操作。

       自定义transform如`AddPepperNoise`可以引入椒盐噪声，mask rcnn源码详解增强数据的多样性。在实际应用中，通过数据增强来处理训练集和测试集的差异，比如平移、色彩调整和仿射变换。在二分类实验中，对图像进行灰度转换`transforms.RandomGrayscale(p=0.9)`有助于减少颜色偏差，提升模型的准确性。

Mathematica 如何生成每行之和为一定值的随机矩阵？

       自定义函数

              randmatrix[list_, n_] := RandomChoice@IntegerPartitions[#, { n}] & /@ list;

       其中参数 list 即为你的例子中的 s1，n 为矩阵列数

       测试一下，效果还可以

              s1 = { , , , };randmatrix[s1, 3]

       输出 { { 4, 3, 3}, { 7, 2, 2}, { 8, 2, 2}, { 6, 6, 1}}

       注意：因为这是随机选取的，你的运行结果可能不一样。

       提一点建议，以后再问关于Mathematica的问题时请将问题归类到编程语言下面，谢谢！

Mathematica 如何从多层表的每个子表中随机抽取n个元素组成一个新表？

       用一点列表操作再加上RandomChoice就可以了：

       { RandomSample[#, 1], RandomSample[#2, 2], RandomSample[#3, 4]} & @@ s1

       更简单一点的：

       RandomSample[#, #2] & @@@ Transpose[{ s1, { 1, 2, 4}}]