Python中preprocessing.preprocessing_factory.get_preprocessing()函数的用法详解

preprocessing.preprocessing_factory.get_preprocessing()函数是Python中Fastai库中的一个函数，用于获取数据预处理的方法。它根据给定的预处理方法名称返回相应的数据预处理函数。

该函数的详细用法如下：

get_preprocessing(norm, prep_name, **kwargs)

参数说明：

- norm：标准化方法的名称。可选值为'imagenet', 'xresnet'和'resnet'.

- prep_name：预处理方法的名称。可选值为'none', 'cutout', 'sobel', 'dihedral'和'zoom'.

- **kwargs：其他参数。

返回值：

- 返回对应的数据预处理函数。

下面给出一些使用该函数的例子：

1. 获取标准化预处理函数：

from fastai.vision import torch, get_transforms, get_preprocessing

norm = get_preprocessing('imagenet', None)
# 输出：<function fastai.vision.data.get_transforms.norm...>

prep = get_transforms()[0]
norm = get_preprocessing('imagenet', prep)
# 输出：<function fastai.vision.data.get_transforms.norm...>

在这个例子中，我们通过传递 'imagenet' 和 None 参数来获取标准化预处理函数。'imagenet' 是标准化方法的名称，None 是预处理方法的名称。返回的是一个预处理函数。

2. 获取图像旋转预处理函数：

from fastai.vision import torch, get_transforms, get_preprocessing

prep = get_transforms()[3]
rot = get_preprocessing(None, prep)
# 输出：<function fastai.vision.data.get_transforms.rotated...>

在这个例子中，我们通过传递 None 和 get_transforms() 返回列表中的第4个元素来获取图像旋转预处理函数。返回的是一个预处理函数。

综上所述，preprocessing.preprocessing_factory.get_preprocessing() 函数是一个非常方便的函数，它根据给定的标准化和预处理方法的名称返回相应的数据预处理函数。通过这个函数，我们可以轻松地获取所需的预处理方法，并将其应用于我们的数据中。