tf.keras.layers.RandomRotation

Слой предварительной обработки, который случайным образом поворачивает изображения во время обучения.

Наследует от: Layer, Operation

tf.keras.layers.RandomRotation(
    factor,
    fill_mode='reflect',
    interpolation='bilinear',
    seed=None,
    fill_value=0.0,
    value_range=(0, 255),
    data_format=None,
    **kwargs
)

Используется в блокнотах

Используется в руководстве	Используется в руководствах и учебных материалах
Работа со слоями предварительной обработки	Классификация изображений Аугментация данных Перенос обучения и тонкая настройка Повторное обучение классификатора изображений

Этот слой применяет случайные повороты к каждому изображению, заполняя пустое пространство в соответствии с fill_mode.

По умолчанию случайные повороты применяются только во время обучения. Во время инференса слой ничего не делает. Если нужно применять случайные повороты во время инференса, передайте training=True при вызове слоя.

Значения пикселей на входе могут находиться в любом диапазоне (например, [0., 1.) или [0, 255]) и иметь целочисленный тип или тип с плавающей точкой. По умолчанию слой возвращает значения с плавающей точкой.

Примечание: Этот слой безопасно использовать внутри конвейера tf.data (независимо от используемого серверного модуля).

Форма входных данных
`3D`	`unbatched) or 4D (batched) tensor with shape` `(..., height, width, channels)`, в формате `"channels_last"`

Форма выходных данных
`3D`	`unbatched) or 4D (batched) tensor with shape` `(..., height, width, channels)`, в формате `"channels_last"`

Аргументы
`factor`	число с плавающей точкой, представленное как доля от 2 Pi, или кортеж из двух элементов, задающий нижнюю и верхнюю границы поворота по часовой стрелке и против часовой стрелки. Положительное значение означает поворот против часовой стрелки, отрицательное — по часовой стрелке. Если задано одно число с плавающей точкой, оно используется и как нижняя, и как верхняя граница. Например, `factor=(-0.2, 0.3)` приводит к повороту на случайный угол в диапазоне `[-20% * 2pi, 30% * 2pi]`. `factor=0.2` приводит к повороту на случайный угол в диапазоне `[-20% * 2pi, 20% * 2pi]`.
`fill_mode`	Точки за границами входных данных заполняются в соответствии с указанным режимом (один из `{"constant", "reflect", "wrap", "nearest"}`). reflect: `(d c b a \| a b c d \| d c b a)` Входные данные расширяются отражением относительно края последнего пикселя. constant: `(k k k k \| a b c d \| k k k k)` Входные данные расширяются: все значения за пределами края заполняются одной и той же постоянной величиной k = 0. wrap: `(a b c d \| a b c d \| a b c d)` Входные данные расширяются циклически, начиная с противоположного края. nearest: `(a a a a \| a b c d \| d d d d)` Входные данные расширяются значением ближайшего пикселя.
`interpolation`	Режим интерполяции. Поддерживаемые значения: `"nearest"`, `"bilinear"`.
`seed`	Целое число. Используется для создания начального значения генератора случайных чисел.
`fill_value`	Число с плавающей точкой, задающее значение для заполнения пространства за границами, если используется `fill_mode="constant"`.

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 по отношению к get_config и позволяет создать такой же слой на основе 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/RandomRotation