tf.keras.layers.UpSampling2D

Слой увеличения разрешения для двумерных входных данных.

Наследуется от: Layer, Operation

tf.keras.layers.UpSampling2D(
    size=(2, 2), data_format=None, interpolation='nearest', **kwargs
)

Реализация использует интерполяционное масштабирование в соответствии с методом изменения размера (указанным аргументом interpolation). Используйте interpolation=nearest, чтобы повторить строки и столбцы данных.

Пример:

input_shape = (2, 2, 1, 3)
x = np.arange(np.prod(input_shape)).reshape(input_shape)
print(x)
[[[[ 0  1  2]]
  [[ 3  4  5]]]
 [[[ 6  7  8]]
  [[ 9 10 11]]]]
y = keras.layers.UpSampling2D(size=(1, 2))(x)
print(y)
[[[[ 0  1  2]
   [ 0  1  2]]
  [[ 3  4  5]
   [ 3  4  5]]]
 [[[ 6  7  8]
   [ 6  7  8]]
  [[ 9 10 11]
   [ 9 10 11]]]]

Аргументы
`size`	Целое число или кортеж из двух целых чисел. Коэффициенты увеличения разрешения для строк и столбцов.
`data_format`	Строка: `"channels_last"` (по умолчанию) или `"channels_first"`. Порядок расположения измерений во входных данных. `"channels_last"` соответствует входным данным с формой `(batch_size, height, width, channels)`, а `"channels_first"` — 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), иначе — `"channels_last"`. По умолчанию используется `"channels_last"`.
`interpolation`	Строка: `"bicubic"`, `"bilinear"`, `"lanczos3"`, `"lanczos5"` или `"nearest"`.

Форма входных данных
Тензор размерности 4 со следующей формой: Если `data_format` равно `"channels_last"`: `(batch_size, rows, cols, channels)` Если `data_format` равно `"channels_first"`: `(batch_size, channels, rows, cols)`

Форма выходных данных
Тензор размерности 4 со следующей формой: Если `data_format` равно `"channels_last"`: `(batch_size, upsampled_rows, upsampled_cols, channels)` Если `data_format` равно `"channels_first"`: `(batch_size, channels, upsampled_rows, upsampled_cols)`

Атрибуты
`input`	Возвращает входной тензор (тензоры) символьной операции. Возвращает только тензор (тензоры), соответствующий первому вызову операции.
`output`	Возвращает выходной тензор (тензоры) слоя. Возвращает только тензор (тензоры), соответствующий первому вызову операции.

Методы

`from_config`

Просмотреть исходный код

@classmethod
from_config(
    config
)

Создает слой на основе его конфигурации.

Этот метод является обратным по отношению к get_config и позволяет создать экземпляр того же слоя из словаря конфигурации. Он не обрабатывает связность слоев (это делает Network) и веса (это делает set_weights).

Аргументы
`config`	Словарь Python, обычно являющийся результатом вызова 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/UpSampling2D