TensorFlow 数据增强 API 教程 🧠🖼️

数据增强是提升机器学习模型泛化能力的关键技术，TensorFlow 提供了丰富的 API 支持。以下是核心用法指南：

常用增强方法 📋

• 随机翻转

  使用 `tf.image.flip_left_right()` 或 `tf.image.flip_up_down()`

• 旋转与裁剪

  通过 `tf.image.rot90()` 实现 90 度旋转，`tf.image.crop_to_bounding_box()` 可进行区域裁剪

• 色彩调整

  利用 `tf.image.adjust_brightness()` 和 `tf.image.adjust_contrast()` 控制图像色彩

代码示例 🧪

import tensorflow as tf

def augment(image):
    # 随机翻转
    image = tf.image.random_flip_left_right(image)
    # 转换为灰度图
    image = tf.image.rgb_to_grayscale(image)
    # 调整亮度
    image = tf.image.adjust_brightness(image, 0.2)
    return image

# 集成到数据管道
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(images)
augmented_dataset = dataset.map(augment)

扩展阅读 📚

如需深入了解 TensorFlow 数据处理机制，可参考：
/zh/tutorials/tensorflow/overview

📌 提示：合理使用数据增强可降低模型过拟合风险，但需避免过度增强导致数据失真