tensorflow py_func支持多项增强功能吗？

import tensorflow as tf
import numpy as np

def data_augmentation(image):
    # 实现图像增强的自定义Python函数
    # 在这里可以进行图像的旋转、裁剪、翻转等操作
    augmented_image = image  # 假设这里只是一个示例，没有实际进行增强操作
    return augmented_image

def tf_data_augmentation(image):
    # 使用tf.py_func将自定义Python函数插入到计算图中
    augmented_image = tf.py_func(data_augmentation, [image], tf.float32)
    augmented_image.set_shape(image.get_shape())  # 设置输出张量的形状
    return augmented_image

# 创建一个TensorFlow计算图
image = tf.placeholder(tf.float32, shape=(None, 224, 224, 3))
augmented_image = tf_data_augmentation(image)

# 使用增强后的图像进行后续的计算操作
# ...

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