tf.keras.layers.Cropping3D

Слой обрезки для 3D-данных (например, пространственных или пространственно-временных).

Наследуется от: Layer, Operation

tf.keras.layers.Cropping3D(
    cropping=((1, 1), (1, 1), (1, 1)), data_format=None, **kwargs
)

Пример:

input_shape = (2, 28, 28, 10, 3)
x = np.arange(np.prod(input_shape)).reshape(input_shape)
y = keras.layers.Cropping3D(cropping=(2, 4, 2))(x)
y.shape
(2, 24, 20, 6, 3)

Аргументы

Аргументы
`cropping`	Целое число, кортеж из 3 целых чисел или кортеж из 3 кортежей по 2 целых числа. Если задано целое число: одинаковая симметричная обрезка применяется к глубине, высоте и ширине. Если задан кортеж из 3 целых чисел: они интерпретируются как три разных значения симметричной обрезки для глубины, высоты и ширины: `(symmetric_dim1_crop, symmetric_dim2_crop, symmetric_dim3_crop)`. Если задан кортеж из 3 кортежей по 2 целых числа: они интерпретируются как `((left_dim1_crop, right_dim1_crop), (left_dim2_crop, right_dim2_crop), (left_dim3_crop, right_dim3_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, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)`, а `"channels_first"` соответствует входным данным с формой `(batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)`. 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 3 целых чисел или кортеж из 3 кортежей по 2 целых числа.

Если задано целое число: одинаковая симметричная обрезка применяется к глубине, высоте и ширине.
Если задан кортеж из 3 целых чисел: они интерпретируются как три разных значения симметричной обрезки для глубины, высоты и ширины: (symmetric_dim1_crop, symmetric_dim2_crop, symmetric_dim3_crop).
Если задан кортеж из 3 кортежей по 2 целых числа: они интерпретируются как ((left_dim1_crop, right_dim1_crop), (left_dim2_crop, right_dim2_crop), (left_dim3_crop, right_dim3_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, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels), а "channels_first" соответствует входным данным с формой (batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3). 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
5D-тензор с формой: Если `data_format` — `"channels_last"`: `(batch_size, first_axis_to_crop, second_axis_to_crop, third_axis_to_crop, channels)` Если `data_format` — `"channels_first"`: `(batch_size, channels, first_axis_to_crop, second_axis_to_crop, third_axis_to_crop)`

Форма выходных данных
5D-тензор с формой: Если `data_format` — `"channels_last"`: `(batch_size, first_cropped_axis, second_cropped_axis, third_cropped_axis, channels)` Если `data_format` — `"channels_first"`: `(batch_size, channels, first_cropped_axis, second_cropped_axis, third_cropped_axis)`

Атрибуты
`input`	Возвращает входной тензор (или входные тензоры) символьной операции. Возвращает только тензор (или тензоры), соответствующий первому вызову операции.
`output`	Возвращает выходной тензор (или выходные тензоры) слоя. Возвращает только тензор (или тензоры), соответствующий 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 такой же слой 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/Cropping3D