4.3　使用映射函数进行增强

在第3章中，当使用ImageDataGenerator为模型提供训练数据时，有一些增强工具可以使用。你可能好奇如何在使用TFDS时达到同样的效果，因为你不再像之前那样从子文件中获取图像。最好的方法是在数据适配器上使用一个映射函数。让我们看一看如何实现。

早期，利用Horses or Humans数据，我们很简单地从TFDS加载数据并为它创建批次，就像这样：

为了进行转换并把它们映射到数据集中，你可以创建一个映射函数。这只是标准的Python代码。例如，假设你创建了一个叫作augmentimages的函数并且让它做一些图像增强，就像这样：

接下来将其映射到数据来创建一个新的数据集train：

创建批时，从train而不是从data进行创建：

你可以看到在augmentimages函数中有一个随机的向左或向右翻转的图像，通过使用tf.image.random_flip_left_right(image)实现。tf.image库中有许多函数可以用来做增强，更多细节请查看文档（https://oreil.ly/H5LZh）。

使用TensorFlow Addons

TensorFlow Addons（https://oreil.ly/iwDv9）库包含更多函数。一些在ImageData-Generator增强中的函数（例如rotate）只能在该库中找到。

使用TensorFlow Addons非常简单，只需要使用下面的代码安装库：

安装完成后，你可以在映射函数中混合这些插件。下例中rotate插件被用于之前的映射函数中：