この方法で組み込みのトーチ モデルを作成しています。

その後、変数 m を使用してモデルの名前 (この場合は resnet50) を検出したいと考えています。コールすると、ほとんどの答えがtype(m)得られtorchvision.models.resnet.ResNetますが、深さも重要です。繰り返しm.modules(このように 151 モジュールの長さ) を試みて resblocks の深さを推測することもできますが、それは他のモデル (inception、alexnet など) ではまったく異なる動作をします。

PyTorch で実行されるデータ拡張について少し混乱しています。

セグメンテーション タスクを扱っているため、同じデータ拡張にデータとマスクが必要ですが、ランダム ローテーションなどのランダムなものもあります。

Keras はrandom seed、次のコードに示すように、データとマスクが同じ操作を行うことを保証します。

Pytorch の公式ドキュメントに同様の記述が見つからなかったため、データとマスクを確実に同期処理できるようにする方法がわかりません。

Pytorch はそのような機能を提供しますが、カスタム Dataloader に適用したいと考えています。

例：</p>

この場合、img と mask は別々に変換されます。これは、ランダムな回転などの一部の操作がランダムであるため、マスクとイメージの対応が変更される可能性があるためです。つまり、イメージは回転している可能性がありますが、マスクは回転していません。

編集1

Augmentations.pyのメソッドを使用しましたが、エラーが発生しました:：</p>

これは私のコードです__getitem__()：</p>

編集2

ToTensor の後、同じラベル間のサイコロが 1 ではなく 255 になることがわかりました。修正方法を教えてください。

問題を説明するためにさらにコードが必要かどうかお気軽にお尋ねください。

以下のコマンドを使用して torchvision をインストールしようとすると

コマンドライン ツールで次のエラーが表示されます。誰かが提案を撃つことができれば素晴らしいでしょう. 問題がどこにあるのかわかりませんでした！