1.[PyTorch 学习笔记] 2.3 二十二种 transforms 数据预处理方法
2.Mathematica 如何生成每行之和为一定值的源码随机矩阵？
3.Mathematica 如何从多层表的每个子表中随机抽取n个元素组成一个新表？
[PyTorch 学习笔记] 2.3 二十二种 transforms 数据预处理方法
PyTorch中的图像数据预处理方法总结
PyTorch的transforms模块提供了丰富的预处理手段，让我们以实际操作为例来探索它们。源码首先，源码我们通过`transforms.Compose`对进行缩放，源码怎么进入源码deps如`transforms.Resize((,源码 ))`，以便后续操作。源码接着，源码数据增强是源码关键，如中心裁剪`transforms.CenterCrop()`，源码随机裁剪`transforms.RandomCrop(,源码 padding=)`，以及添加padding和填充模式的源码yyjia手游源码多样性。还有`transforms.RandomResizedCrop`用于随机大小和宽高比裁剪，源码以及`FiveCrop`和`TenCrop`进行多视角获取。源码
图像变换方面，源码`transforms.RandomHorizontalFlip`和`transforms.RandomVerticalFlip`用于翻转，源码`transforms.RandomRotation`随机旋转，源码更改exe图标`Pad`用于边缘填充，`ColorJitter`调整色彩，`Grayscale`和`RandomGrayscale`用于灰度转换。`RandomAffine`实现仿射变换，`RandomErasing`随机遮挡，战争霸业源码`Lambda`则提供了自定义操作。`RandomChoice`、`RandomApply`和`RandomOrder`则用于选择、概率执行和随机顺序操作。
自定义transform如`AddPepperNoise`可以引入椒盐噪声，python如何运行源码增强数据的多样性。在实际应用中，通过数据增强来处理训练集和测试集的差异，比如平移、色彩调整和仿射变换。在二分类实验中，对图像进行灰度转换`transforms.RandomGrayscale(p=0.9)`有助于减少颜色偏差，提升模型的准确性。
Mathematica 如何生成每行之和为一定值的随机矩阵？
暂时想到了这一种方法，自定义函数
randmatrix[list_, n_] := RandomChoice@IntegerPartitions[#, { n}] & /@ list;
其中参数 list 即为你的例子中的 s1，n 为矩阵列数
测试一下，效果还可以
s1 = { , , , };randmatrix[s1, 3]
输出 { { 4, 3, 3}, { 7, 2, 2}, { 8, 2, 2}, { 6, 6, 1}}
注意：因为这是随机选取的，你的运行结果可能不一样。
提一点建议，以后再问关于Mathematica的问题时请将问题归类到编程语言下面，谢谢！
Mathematica 如何从多层表的每个子表中随机抽取n个元素组成一个新表？
用一点列表操作再加上RandomChoice就可以了：
{ RandomSample[#, 1], RandomSample[#2, 2], RandomSample[#3, 4]} & @@ s1
更简单一点的：
RandomSample[#, #2] & @@@ Transpose[{ s1, { 1, 2, 4}}]
