tf.keras.layers.RandomTranslation

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

Наследуется от: Layer, Operation

tf.keras.layers.RandomTranslation(
    height_factor,
    width_factor,
    fill_mode='reflect',
    interpolation='bilinear',
    seed=None,
    fill_value=0.0,
    data_format=None,
    **kwargs
)

Используется в блокнотах

Используется в учебниках
Переобучение классификатора изображений

Этот слой будет применять случайные смещения к каждому изображению во время обучения, заполняя пустые места в соответствии с fill_mode.

Значения пикселей входных данных могут быть любого диапазона (например, [0., 1.) или [0, 255]) и целого или плавающего типа. По умолчанию слой будет выдавать значения с плавающей точкой.

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

Форма выходных данных
`3D`	`unbatched) or 4D (batched) tensor with shape` `(..., target_height, target_width, channels)` или `(..., channels, target_height, target_width)` в формате `"channels_first"`.

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

Аргументы
`height_factor`	число с плавающей точкой, представленное дробью значения, или кортеж размером 2, представляющий нижнюю и верхнюю границы вертикального смещения. Отрицательное значение означает сдвиг изображения вверх, положительное - вниз. Если представлено как единственное положительное число с плавающей точкой, это значение используется для обеих границ. Например, `height_factor=(-0.2, 0.3)` приводит к сдвигу вывода на случайную величину в диапазоне `[-20%, +30%]`. `height_factor=0.2` приводит к сдвигу высоты вывода на случайную величину в диапазоне `[-20%, +20%]`.
`width_factor`	число с плавающей точкой, представленное дробью значения, или кортеж размером 2, представляющий нижнюю и верхнюю границы горизонтального смещения. Отрицательное значение означает сдвиг изображения влево, положительное - вправо. Если представлено как единственное положительное число с плавающей точкой, это значение используется для обеих границ. Например, `width_factor=(-0.2, 0.3)` приводит к сдвигу вывода влево на 20% и вправо на 30%. `width_factor=0.2` приводит к сдвигу высоты вывода влево или вправо на 20%.
`fill_mode`	Точки за пределами границ входных данных заполняются в соответствии с заданным режимом. Доступны методы `"constant"`, `"nearest"`, `"wrap"` и `"reflect"`. По умолчанию используется `"constant"`. `"reflect"`: `(d c b a \| a b c d \| d c b a)` Входной массив расширяется путем отражения относительно края последнего пикселя. `"constant"`: `(k k k k \| a b c d \| k k k k)` Входной массив расширяется путем заполнения всех значений за пределами края одним постоянным значением k, указанным в `fill_value`. `"wrap"`: `(a b c d \| a b c d \| a b c d)` Входной массив расширяется путем циклического перехода к противоположному краю. `"nearest"`: `(a a a a \| a b c d \| d d d d)` Входной массив расширяется ближайшим пикселем. Обратите внимание, что при использовании бэкенда torch, `"reflect"` перенаправляется на `"mirror"` `(c d c b \| a b c d \| c b a b)`, так как torch не поддерживает `"reflect"`. Обратите внимание, что бэкенд torch не поддерживает `"wrap"`.
`interpolation`	Режим интерполяции. Поддерживаемые значения: `"nearest"`, `"bilinear"`.
`seed`	Целое число. Используется для создания случайного генератора.
`fill_value`	число с плавающей точкой, представляющее значение, которое заполняет области за пределами границ при `fill_mode="constant"`.
`data_format`	строка, либо `"channels_last"`, либо `"channels_first"`. Порядок измерений вводах. `"channels_last"` соответствует входным данным с формой `(batch, height, width, channels)`, а `"channels_first"` соответствует входным данным с формой `(batch, channels, height, width)`. По умолчанию используется значение `image_data_format` в файле конфигурации Keras по адресу `~/.keras/keras.json`. Если вы его никогда не задавали, то он будет `"channels_last"`.
`**kwargs`	Параметры базового слоя, такие как `name` и `dtype`.

Атрибуты
`input`	Получает тензор(ы) ввода символической операции. Возвращает только тензор(ы), соответствующие первому вызову операции.
`output`	Получает тензор(ы) вывода слоя. Возвращает только тензор(ы), соответствующие первому вызову операции.

Методы

`from_config`

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Создает слой из его конфигурации.

Этот метод является обратным к get_config, позволяя восстановить тот же слой из словаря конфигурации. Он не обрабатывает соединения слоев (это обрабатывает сеть), а также веса (это обрабатывает set_weights).

Аргументы
`config`	Словарь Python, как правило, результат get_config.

Возвращает
Экземпляр слоя.

`symbolic_call`

Просмотреть 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/RandomTranslation