tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomWidth
Случайное изменение ширины изображения в наборе данных во время обучения.
Наследуется от: Layer
tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomWidth(
factor, interpolation='bilinear', seed=None, name=None, **kwargs
)
Изменяет ширину набора изображений случайным множителем. Вход должен быть 4-мерным тензором в формате данных изображения "channels_last".
По умолчанию этот слой неактивен во время вывода.
| Аргументы | ||
|---|---|---|
factor | Положительное число с плавающей точкой (доля от исходной ширины) или кортеж размером 2, представляющий нижнюю и верхнюю границу для изменения ширины. Если задано одно число с плавающей точкой, это значение используется для нижней и верхней границы. Например, factor=(0.2, 0.3) приводит к выводу, где ширина изменяется на случайную величину в диапазоне [20%, 30%]. factor=(-0.2, 0.3) приводит к выводу, где ширина изменяется на случайную величину в диапазоне [-20%, +30%].factor=0.2results in an output with width changed by a random amount in the range[-20%, +20%]. </td> </tr><tr> <td>интерполяция</td> <td> String, the interpolation method. Defaults toбилинейная. Supportsбилинейная,ближайшая,бикубическая,площадь,ланцош3,ланцош5,гауссианская,миттчел_кубическая</td> </tr><tr> <td>seed</td> <td> Integer. Used to create a random seed. </td> </tr><tr> <td>name` | Строка, имя слоя. |
Форма входных данных:
4-мерный тензор с формой: (samples, height, width, channels) (data_format='channels_last').
Форма выходных данных:
4-мерный тензор с формой: (samples, height, random_width, channels).
© 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/RandomWidth
