tf.keras.layers.UpSampling3D

Слой увеличения разрешения для 3D-входных данных.

Наследует от: Layer, Operation

tf.keras.layers.UpSampling3D(
    size=(2, 2, 2), data_format=None, **kwargs
)

Повторяет 1-е, 2-е и 3-е измерения данных соответственно size[0], size[1] и size[2] раз.

Пример:

input_shape = (2, 1, 2, 1, 3)
x = np.ones(input_shape)
y = keras.layers.UpSampling3D(size=(2, 2, 2))(x)
y.shape
(2, 2, 4, 2, 3)

Аргументы

size Целое число или кортеж из 3 целых чисел. Коэффициенты увеличения разрешения для измерений dim1, dim2 и dim3.

data_format Строка: одно из значений "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" — входным данным с формой (batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3). Если значение не задано, используется значение image_data_format из файла конфигурации Keras по пути ~/.keras/keras.json (если он существует); в противном случае используется "channels_last". По умолчанию — "channels_last".

Аргументы
`size`	Целое число или кортеж из 3 целых чисел. Коэффициенты увеличения разрешения для измерений dim1, dim2 и dim3.
`data_format`	Строка: одно из значений `"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"` — входным данным с формой `(batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)`. Если значение не задано, используется значение `image_data_format` из файла конфигурации Keras по пути `~/.keras/keras.json` (если он существует); в противном случае используется `"channels_last"`. По умолчанию — `"channels_last"`.

Форма входных данных
5D-тензор формы: Если `data_format` равно `"channels_last"`: `(batch_size, dim1, dim2, dim3, channels)` Если `data_format` равно `"channels_first"`: `(batch_size, channels, dim1, dim2, dim3)`

Форма выходных данных
5D-тензор формы: Если `data_format` равно `"channels_last"`: `(batch_size, upsampled_dim1, upsampled_dim2, upsampled_dim3, channels)` Если `data_format` равно `"channels_first"`: `(batch_size, channels, upsampled_dim1, upsampled_dim2, upsampled_dim3)`

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`

Просмотреть 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 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 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/UpSampling3D