data.py [305:316]:
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        image_size = 32
        label = self.one_hot_map[label]
        im = im + np.random.uniform(-1 / 512, 1 / 512, im.shape)
        np.random.seed((index + int(time.time() * 1e7)) % 2**32)

        if FLAGS.datasource == 'default':
            im_corrupt = im + 0.3 * np.random.randn(image_size, image_size, 3)
        elif FLAGS.datasource == 'random':
            im_corrupt = np.random.uniform(
                0.0, 1.0, (image_size, image_size, 3))

        return im_corrupt, im, label
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data.py [517:528]:
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        image_size = 32
        label = self.one_hot_map[label]
        im = im + np.random.uniform(-1 / 512, 1 / 512, im.shape)
        np.random.seed((index + int(time.time() * 1e7)) % 2**32)

        if FLAGS.datasource == 'default':
            im_corrupt = im + 0.3 * np.random.randn(image_size, image_size, 3)
        elif FLAGS.datasource == 'random':
            im_corrupt = np.random.uniform(
                0.0, 1.0, (image_size, image_size, 3))

        return im_corrupt, im, label
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