tf.keras.layers.Cropping2D

Слой обрезки для двумерного входа (например, изображения).

Наследуется от: Layer, Operation

tf.keras.layers.Cropping2D(
    cropping=((0, 0), (0, 0)), data_format=None, **kwargs
)

Выполняет обрезку по пространственным измерениям, то есть по высоте и ширине.

Пример:

input_shape = (2, 28, 28, 3)
x = np.arange(np.prod(input_shape)).reshape(input_shape)
y = keras.layers.Cropping2D(cropping=((2, 2), (4, 4)))(x)
y.shape
(2, 24, 20, 3)

Аргументы

Аргументы
`cropping`	Целое число, кортеж из 2 целых чисел или кортеж из 2 кортежей по 2 целых числа. Если указано целое число: к высоте и ширине применяется одинаковая симметричная обрезка. Если указан кортеж из 2 целых чисел: значения интерпретируются как два разных значения симметричной обрезки для высоты и ширины: `(symmetric_height_crop, symmetric_width_crop)`. Если указан кортеж из 2 кортежей по 2 целых числа: значения интерпретируются как `((top_crop, bottom_crop), (left_crop, right_crop))`.
`data_format`	Строка: `"channels_last"` (по умолчанию) или `"channels_first"`. Порядок измерений во входных данных. `"channels_last"` соответствует входным данным с формой `(batch_size, height, width, channels)`, а `"channels_first"` соответствует входным данным с формой `(batch_size, channels, height, width)`. Если значение не указано, используется значение `image_data_format` из файла конфигурации Keras по адресу `~/.keras/keras.json` (если он существует). По умолчанию — `"channels_last"`.

cropping

Целое число, кортеж из 2 целых чисел или кортеж из 2 кортежей по 2 целых числа.

Если указано целое число: к высоте и ширине применяется одинаковая симметричная обрезка.
Если указан кортеж из 2 целых чисел: значения интерпретируются как два разных значения симметричной обрезки для высоты и ширины: (symmetric_height_crop, symmetric_width_crop).
Если указан кортеж из 2 кортежей по 2 целых числа: значения интерпретируются как ((top_crop, bottom_crop), (left_crop, right_crop)).

data_format Строка: "channels_last" (по умолчанию) или "channels_first". Порядок измерений во входных данных. "channels_last" соответствует входным данным с формой (batch_size, height, width, channels), а "channels_first" соответствует входным данным с формой (batch_size, channels, height, width). Если значение не указано, используется значение image_data_format из файла конфигурации Keras по адресу ~/.keras/keras.json (если он существует). По умолчанию — "channels_last".

Форма входных данных
Тензор размерности 4 со следующей формой: Если `data_format` имеет значение `"channels_last"`: `(batch_size, height, width, channels)` Если `data_format` имеет значение `"channels_first"`: `(batch_size, channels, height, width)`

Форма выходных данных
Тензор размерности 4 со следующей формой: Если `data_format` имеет значение `"channels_last"`: `(batch_size, cropped_height, cropped_width, channels)` Если `data_format` имеет значение `"channels_first"`: `(batch_size, channels, cropped_height, cropped_width)`

Атрибуты
`input`	Возвращает входные тензоры символьной операции. Возвращает только тензоры, соответствующие первому вызову операции.
`output`	Возвращает выходные тензоры слоя. Возвращает только тензоры, соответствующие первому вызову операции.

Методы

`from_config`

Посмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Создает слой на основе его конфигурации.

Этот метод является обратным к get_config и позволяет создать экземпляр того же слоя из словаря конфигурации. Он не обрабатывает связи между слоями (это делает Network) и веса (это делает set_weights).

Аргументы
`config`	Словарь Python, обычно являющийся результатом вызова get_config.

Возвращает
Экземпляр слоя.

`symbolic_call`

Посмотреть исходный код

symbolic_call(
    *args, **kwargs
)

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/Cropping2D