tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomFlip
Случайное отражение каждой картинки по горизонтали и вертикали.
Наследуется от: PreprocessingLayer, Layer, Module
tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomFlip(
mode=HORIZONTAL_AND_VERTICAL, seed=None, name=None, **kwargs
)
Этот слой отразит изображения на основе атрибута mode. Во время вывода результат будет идентичен вводу. Вызовите слой с training=True, чтобы отразить вход.
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'.
| Атрибуты | |
|---|---|
mode | Строка, указывающая режим отражения. Может быть "горизонталь", "вертикаль" или "горизонталь_и_вертикаль". По умолчанию "горизонталь_и_вертикаль". "горизонталь" - отражение слева направо, "вертикаль" - отражение сверху вниз. |
seed | Целое число. Используется для создания случайного начального значения. |
name | Строка, имя слоя. |
Методы
adapt
adapt(
data, reset_state=True
)
Подгоняет состояние слоя предобработки к передаваемым данным.
| Аргументы | |
|---|---|
data | Данные для обучения. Их можно передать как tf.data Dataset или как массив NumPy. |
reset_state | Необязательный аргумент, определяющий, нужно ли очистить состояние слоя в начале вызова adapt, или нужно ли начать с существующего состояния. Этот аргумент может быть неактуальным для всех слоев предобработки: подкласс PreprocessingLayer может выбрать выброс, 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/RandomFlip
