tf.keras.layers.Cropping3D

Слой обрезки для 3D данных (например, пространственных или пространственно-временных).

Наследуется от: Layer

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.keras.layers.Cropping3D

tf.keras.layers.Cropping3D(
    cropping=((1, 1), (1, 1), (1, 1)), data_format=None, **kwargs
)

Примеры:

input_shape = (2, 28, 28, 10, 3)
x = np.arange(np.prod(input_shape)).reshape(input_shape)
y = tf.keras.layers.Cropping3D(cropping=(2, 4, 2))(x)
print(y.shape)
(2, 24, 20, 6, 3)

Аргументы

Аргументы
`cropping`	Целое число или кортеж из 3 целых чисел или кортеж из 3 кортежей по 2 целых числа. Если целое число: одинаковая симметричная обрезка применяется к глубине, высоте и ширине. Если кортеж из 3 целых чисел: интерпретируется как два разных значения симметричной обрезки для глубины, высоты и ширины: `(symmetric_dim1_crop, symmetric_dim2_crop, symmetric_dim3_crop)`. Если кортеж из 3 кортежей по 2 целых числа: интерпретируется как `((left_dim1_crop, right_dim1_crop), (left_dim2_crop, right_dim2_crop), (left_dim3_crop, right_dim3_crop))`
`data_format`	Строка, одна из `channels_last` (по умолчанию) или `channels_first`. Порядок измерений на входе. `channels_last` соответствует входным данным с формой `(batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)`, в то время как `channels_first` соответствует входным данным с формой `(batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)`. По умолчанию используется значение `image_data_format` в файле конфигурации Keras по адресу `~/.keras/keras.json`. Если вы никогда его не устанавливали, он будет равен "channels_last".

cropping

Целое число или кортеж из 3 целых чисел или кортеж из 3 кортежей по 2 целых числа.

Если целое число: одинаковая симметричная обрезка применяется к глубине, высоте и ширине.
Если кортеж из 3 целых чисел: интерпретируется как два разных значения симметричной обрезки для глубины, высоты и ширины: (symmetric_dim1_crop, symmetric_dim2_crop, symmetric_dim3_crop).
Если кортеж из 3 кортежей по 2 целых числа: интерпретируется как ((left_dim1_crop, right_dim1_crop), (left_dim2_crop, right_dim2_crop), (left_dim3_crop, right_dim3_crop))

data_format Строка, одна из channels_last (по умолчанию) или channels_first. Порядок измерений на входе. channels_last соответствует входным данным с формой (batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels), в то время как channels_first соответствует входным данным с формой (batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3). По умолчанию используется значение image_data_format в файле конфигурации Keras по адресу ~/.keras/keras.json. Если вы никогда его не устанавливали, он будет равен "channels_last".

Форма входных данных:

5D тензор с формой:

Если data_format равно "channels_last": (batch_size, first_axis_to_crop, second_axis_to_crop, third_axis_to_crop, depth)
Если data_format равно "channels_first": (batch_size, depth, first_axis_to_crop, second_axis_to_crop, third_axis_to_crop)

Форма выходных данных:

5D тензор с формой:

Если data_format равно "channels_last": (batch_size, first_cropped_axis, second_cropped_axis, third_cropped_axis, depth)
Если data_format равно "channels_first": (batch_size, depth, first_cropped_axis, second_cropped_axis, third_cropped_axis)

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.3/api_docs/python/tf/keras/layers/Cropping3D