python-3.x - 如何恢复在 DataLoader 中应用的转换？

Question

我们定义了一些 DataSet 和一些随机的 transform ，每次加载特定图像时都会重新应用这些 transform 。是否也可以用图像提取应用于图像的变换？(我也想将应用于图像的转换应用到其他图像。)

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。

您能否重新实现随机转换的 __call__ 方法，以便它们也记录所应用的内容？ (只有几行:https://pytorch.org/docs/stable/_modules/torchvision/transforms/transforms.html#RandomHorizontalFlip)