tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomTranslation

Случайный сдвиг каждого изображения во время обучения.

Наследуется от: Layer

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomTranslation

tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomTranslation(
    height_factor, width_factor, fill_mode='reflect', interpolation='bilinear',
    seed=None, name=None, **kwargs
)

Аргументы
`height_factor`	Число, представленное в виде дроби от значения, или кортеж размером 2, представляющий нижнюю и верхнюю границы для вертикального сдвига. Отрицательное значение означает сдвиг изображения вверх, а положительное — вниз. При представлении как единственного положительного числа, это значение используется для верхней и нижней границы. Например, `height_factor=(-0.2, 0.3)` приводит к выходному сдвигу на случайное значение в диапазоне [-20%, +30%]. `height_factor=0.2` приводит к сдвигу высоты выходного изображения на случайное значение в диапазоне [-20%, +20%].
`width_factor`	Число, представленное в виде дроби от значения, или кортеж размером 2, представляющий нижнюю и верхнюю границы для горизонтального сдвига. Отрицательное значение означает сдвиг изображения влево, а положительное — вправо. При представлении как единственного положительного числа, это значение используется для верхней и нижней границы. Например, `width_factor=(-0.2, 0.3)` приводит к сдвигу выхода влево на 20% и вправо на 30%. `width_factor=0.2` приводит к сдвигу высоты выхода влево или вправо на 20%.
`fill_mode`	Точки за пределами границ входных данных заполняются в соответствии с заданным режимом (один из `{'constant', 'reflect', 'wrap'}`). reflect: `(d c b a \| a b c d \| d c b a)` Входные данные расширяются путем отражения относительно края последнего пикселя. constant: `(k k k k \| a b c d \| k k k k)` Входные данные расширяются путем заполнения всех значений за краем одним постоянным значением k = 0. wrap: `(a b c d \| a b c d \| a b c d)` Входные данные расширяются путем заворачивания вокруг противоположного края.
`interpolation`	Режим интерполяции. Поддерживаемые значения: "nearest", "bilinear".
`seed`	Целое число. Используется для создания случайного зерна.
`name`	Строка, имя слоя.

Форма входных данных:

4D тензор с формой: (samples, height, width, channels), data_format='channels_last'.

Форма выходных данных:

4D тензор с формой: (samples, height, width, channels), data_format='channels_last'.

Исключения
`ValueError`	если ни одна из границ не находится в пределах [0, 1] или верхняя граница меньше нижней.

© 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/experimental/preprocessing/RandomTranslation