tf.keras.layers.experimental.preprocessing.CenterCrop
Обрезает центральную часть изображений до целевой высоты и ширины.
Наследуется от: PreprocessingLayer, Layer, Module
tf.keras.layers.experimental.preprocessing.CenterCrop(
height, width, name=None, **kwargs
)
Форма входных данных:
4D тензор с формой: (samples, height, width, channels), data_format='channels_last'.
Форма выходных данных:
4D тензор с формой: (samples, target_height, target_width, channels).
Если высота/ширина входного изображения чётные, а целевая высота/ширина нечётные (или наоборот), входное изображение дополняется слева на 1 пиксель.
| Аргументы | |
|---|---|
height | Целевая высота. |
width | Целевая ширина. |
name | Имя слоя. |
Методы
adapt
adapt(
data, reset_state=True
)
Сопоставляет состояние слоя предобработки с передаваемыми данными.
| Аргументы | |
|---|---|
data | Данные для обучения. Может быть передано как набор данных tf.data, так и как массив NumPy. |
reset_state | Необязательный аргумент, определяющий, следует ли очищать состояние слоя в начале вызова adapt, или следует ли начать со существующего состояния. Этот аргумент может быть неактуален для всех слоёв предобработки: подкласс PreprocessingLayer может выбрать бросание исключения, если reset_state установлен в False. |
© 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/r2.4/api_docs/python/tf/keras/layers/experimental/preprocessing/CenterCrop
