數(shù)據(jù)增強(qiáng)是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一項關(guān)鍵技術(shù)。它涉及到創(chuàng)建現(xiàn)有數(shù)據(jù)集的變體，提高模型性能和泛化。Python/ target=_blank class=infotextkey>Python是一種流行的AI和ML語言，它提供了幾個強(qiáng)大的數(shù)據(jù)增強(qiáng)庫。在本文中，我們將介紹數(shù)據(jù)增強(qiáng)的十個Python庫，并為每個庫提供代碼片段和解釋。
Augmentor
Augmentor是一個用于圖像增強(qiáng)的通用Python庫。它允許您輕松地對圖像應(yīng)用一系列操作，例如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)和顏色操作。下面是一個如何使用Augmentor進(jìn)行圖像增強(qiáng)的簡單示例:
import Augmentor
p = Augmentor.Pipeline("path/to/your/images")
p.rotate(probability=0.7, max_left_rotation=25, max_right_rotation=25)
p.flip_left_right(probability=0.5)
p.sample(100)
Albumentations
Albumentations主支持各種增強(qiáng)功能，如隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)和亮度調(diào)整。他是我最常用的一個增強(qiáng)庫
import albumentations as A transform = A.Compose([ A.RandomRotate90(), A.HorizontalFlip(), A.RandomBrightnessContrast(), ]) augmented_image = transform(image=image)["image"]
Imgaug
Imgaug是一個用于增強(qiáng)圖像和視頻的庫。它提供了廣泛的增強(qiáng)功能，包括幾何變換和顏色空間修改。下面是一個使用Imgaug的例子:
import imgaug.augmenters as iaa augmenter = iaa.Sequential([ iaa.Fliplr(0.5), iaa.Sometimes(0.5, iaa.GaussianBlur(sigma=(0, 2.0))), iaa.ContrastNormalization((0.5, 2.0)), ]) augmented_image = augmenter.augment_image(image)
nlpaug
nlpaaug是一個專門為文本數(shù)據(jù)增強(qiáng)而設(shè)計的庫。它提供了各種生成文本變體的技術(shù)，例如同義詞替換和字符級替換。
import nlpaug.augmenter.word as naw
aug = naw.ContextualWordEmbsAug(model_path='bert-base-uncased', action="insert")
augmented_text = aug.augment("This is a sample text.")
imgaugment
imgauge是一個專注于圖像增強(qiáng)的輕量級庫。它易于使用，并提供旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)和顏色調(diào)整等操作。
from imgaug import augmenters as iaa seq = iaa.Sequential([ iaa.Fliplr(0.5), iaa.Sometimes(0.5, iaa.GaussianBlur(sigma=(0, 2.0))), iaa.ContrastNormalization((0.5, 2.0)), ]) augmented_image = seq(image=image)
TextAttack
TextAttack是一個Python庫，用于增強(qiáng)和攻擊自然語言處理(NLP)模型。它提供了各種轉(zhuǎn)換來為NLP任務(wù)生成對抗性示例。下面是如何使用它:
from textattack.augmentation import Wor.NETAugmenter
augmenter = WordNetAugmenter()
augmented_text = augmenter.augment("The quick brown fox")
TAAE
文本增強(qiáng)和對抗示例(TAAE)庫是另一個用于文本增強(qiáng)的工具。它包括同義詞替換和句子洗牌等技術(shù)。
from taae import SynonymAugmenter
augmenter = SynonymAugmenter()
augmented_text = augmenter.augment("This is a test sentence.")
Audiomentations
Audiomentations專注于音頻數(shù)據(jù)增強(qiáng)。對于涉及聲音處理的任務(wù)來說，它是一個必不可少的庫。
import audiomentations as A augmenter = A.Compose([ A.PitchShift(), A.TimeStretch(), A.AddBackgroundNoise(), ]) augmented_audio = augmenter(samples=audio_data, sample_rate=sample_rate)
ImageDataAugmentor
ImageDataAugmentor是為圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)而設(shè)計的，可以很好地與流行的深度學(xué)習(xí)框架配合使用。下面是如何使用它與TensorFlow:
from ImageDataAugmentor.image_data_augmentor import *
import tensorflow as tf
datagen = ImageDataAugmentor(
augment=augmentor,
preprocess_input=None,
)
train_generator = datagen.flow_from_directory("data/train", batch_size=32, class_mode="binary")
Keras ImageDataGenerator
Keras提供了ImageDataGenerator類，這是在使用Keras和TensorFlow時用于圖像增強(qiáng)的內(nèi)置解決方案。
from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
datagen = ImageDataGenerator(
rotation_range=40,
width_shift_range=0.2,
height_shift_range=0.2,
shear_range=0.2,
zoom_range=0.2,
horizontal_flip=True,
fill_mode="nearest",
)
augmented_images = datagen.flow_from_directory("data/train", batch_size=32)
總結(jié)
這些庫涵蓋了廣泛的圖像和文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，希望對你有所幫助。
作者:Everything Programming
