tf.keras.layers.RandomTranslation

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

Наследует: 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 учебных руководствах
Повторное обучение классификатора изображений

Во время обучения этот слой случайным образом смещает каждое изображение, заполняя пустое пространство согласно fill_mode.

Входные значения пикселей могут иметь любой диапазон (например, [0., 1.) или [0, 255]) и целочисленный тип или тип с плавающей точкой. По умолчанию слой возвращает 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, заданное как доля значения, или кортеж из двух элементов, представляющий нижнюю и верхнюю границы вертикального смещения. Отрицательное значение означает смещение изображения вверх, а положительное — вниз. Если задано одно положительное число с плавающей точкой, оно используется как для верхней, так и для нижней границы. Например, `height_factor=(-0.2, 0.3)` приводит к смещению выходного изображения на случайную величину в диапазоне `[-20%, +30%]`. `height_factor=0.2` приводит к изменению высоты выходного изображения на случайную величину в диапазоне `[-20%, +20%]`.
`width_factor`	число с плавающей точкой, заданное как доля значения, или кортеж из двух элементов, представляющий нижнюю и верхнюю границы горизонтального смещения. Отрицательное значение означает смещение изображения влево, а положительное — вправо. Если задано одно положительное число с плавающей точкой, оно используется как для верхней, так и для нижней границы. Например, `width_factor=(-0.2, 0.3)` смещает выходное изображение влево на 20 %, а вправо — на 30 %. `width_factor=0.2` приводит к смещению выходного изображения влево или вправо на 20 %.
`fill_mode`	Точки за пределами входных данных заполняются в соответствии с указанным режимом. Доступные методы: `"constant"`, `"nearest"`, `"wrap"` и `"reflect"`. По умолчанию используется `"constant"`. `"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 заполнением всех значений за краем одним и тем же постоянным значением k, заданным параметром `fill_value`. `"wrap"`: `(a b c d \| a b c d \| a b c d)` Входные данные расширяются циклическим переходом к противоположному краю. `"nearest"`: `(a a a a \| a b c d \| d d d d)` Входные данные расширяются значением ближайшего пикселя. Обратите внимание: при использовании бэкенда torch параметр `"reflect"` перенаправляется на `"mirror"` `(c d c b \| a b c d \| c b a b)`, поскольку torch не поддерживает `"reflect"`. Также обратите внимание, что бэкенд torch не поддерживает `"wrap"`.
`interpolation`	Режим интерполяции. Поддерживаемые значения: `"nearest"`, `"bilinear"`.
`seed`	Целое число. Используется для создания случайного начального значения.
`fill_value`	число с плавающей точкой, задающее значение для заполнения областей за пределами границ при использовании `fill_mode="constant"`.
`data_format`	строка: `"channels_last"` или `"channels_first"`. Порядок измерений во входных данных. `"channels_last"` соответствует входным данным с формой `(batch, height, width, channels)`, а `"channels_first"` — входным данным с формой `(batch, channels, height, width)`. По умолчанию используется значение `image_data_format` из файла конфигурации Keras по адресу `~/.keras/keras.json`. Если оно не задано, используется значение `"channels_last"`.
`**kwargs`	Именованные аргументы базового слоя, например `name` и `dtype`.

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 по отношению к get_config и позволяет создать тот же слой из словаря конфигурации. Он не обрабатывает связи между слоями (ими управляет Network) и веса (ими управляет 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/RandomTranslation