tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomWidth
Случайно изменяет ширину пакета изображений во время обучения.
Наследуется от: PreprocessingLayer, Layer, Module
tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomWidth(
factor, interpolation='bilinear', seed=None, name=None, **kwargs
)
Изменяет ширину пакета 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 запятой (доля от исходной высоты) или кортеж размером 2, представляющий нижнюю и верхнюю границы для изменения высоты. Когда представлено как одно число с плавающей запятой, это значение используется для верхней и нижней границы. Например, factor=(0.2, 0.3) приводит к выводу, ширина которого изменена на случайную величину в диапазоне [20%, 30%]. factor=(-0.2, 0.3) приводит к выводу, ширина которого изменена 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>interpolation</td> <td> String, the interpolation method. Defaults tobilinear. Supportsbilinear,nearest,bicubic,area,lanczos3,lanczos5,gaussian,mitchellcubic</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).
Методы
adapt
adapt(
data, reset_state=True
)
Подгоняет состояние слоя предобработки к передаваемым данным.
| Аргументы | |
|---|---|
data | Данные для обучения. Можно передать либо как tf.data Dataset, либо как массив numpy. |
reset_state | Необязательный аргумент, указывающий, нужно ли очищать состояние слоя в начале вызова adapt, или начинать с существующего состояния. Этот аргумент может быть неактуален для всех слоев предобработки: подкласс PreprocessingLayer может выбрать выброс, если «reset_state» установлен в значение 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/RandomWidth
