GaussianNoise¶ class torchvision.transforms.v2.GaussianNoise(mean: float = 0.0, sigma: float = 0.1, clip=True)[來源]¶ 將高斯雜訊新增至圖像或影片。 輸入張量預期為 […, 1 or 3, H, W] 格式，其中 … 表示它可以有任意數量的 leading dimensions。批次中的每個圖像或幀將獨立轉換，即新增到每個圖像的雜訊將會不同。 輸入張量也預期為 float dtype，範圍在 [0, 1]。此轉換不支援 PIL 圖像。 參數: mean (float) – 取樣常態分佈的平均值。預設值為 0。 sigma (float) – 取樣常態分佈的標準差。預設值為 0.1。 clip (bool, optional) – 在新增雜訊後是否將值裁剪到 [0, 1] 範圍內。預設值為 True。 transform(inpt: Any, params: Dict[str, Any]) → Any[來源]¶ 自訂轉換要覆寫的方法。 請參閱如何編寫您自己的 v2 轉換
