tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomZoom

Случайно масштабирует каждый образ во время обучения.

Наследуется от: PreprocessingLayer, Layer, Module

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

Дополнительные сведения см. в руководстве по миграции.

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

tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomZoom(
    height_factor, width_factor=None, fill_mode='reflect',
    interpolation='bilinear', seed=None, name=None, fill_value=0.0,
    **kwargs
)

Аргументы
`height_factor`	число с плавающей точкой, представленное в виде дроби значения, или кортеж размером 2, представляющий нижнюю и верхнюю границу для вертикального масштабирования. Если представлено как одно число с плавающей точкой, это значение используется для верхней и нижней границы. Положительное значение означает увеличение масштаба, а отрицательное — уменьшение. Например, `height_factor=(0.2, 0.3)` приводит к выводу, увеличенному на случайную величину в диапазоне [+20%, +30%]. `height_factor=(-0.3, -0.2)` приводит к выводу, уменьшенному на случайную величину в диапазоне [+20%, +30%].
`width_factor`	число с плавающей точкой, представленное в виде дроби значения, или кортеж размером 2, представляющий нижнюю и верхнюю границу для горизонтального масштабирования. Если представлено как одно число с плавающей точкой, это значение используется для верхней и нижней границы. Например, `width_factor=(0.2, 0.3)` приводит к выводу, увеличивающему масштаб между 20% и 30%. `width_factor=(-0.3, -0.2)` приводит к выводу, уменьшающему масштаб между 20% и 30%. По умолчанию `None`, то есть масштабирование вертикальных и горизонтальных направлений с сохранением соотношения сторон.
`fill_mode`	Точки за пределами границ входных данных заполняются в соответствии с заданным режимом (один из `{'constant', 'reflect', 'wrap', 'nearest'}`). reflect: `(d c b a \| a b c d \| d c b a)` Входные данные расширяются путем отражения по краю последнего пикселя. constant: `(k k k k \| a b c d \| k k k k)` Входные данные расширяются путем заполнения всех значений за пределами края одним постоянным значением k = 0. wrap: `(a b c d \| a b c d \| a b c d)` Входные данные расширяются путем обхода до противоположного края. nearest: `(a a a a \| a b c d \| d d d d)` Входные данные расширяются с помощью ближайшего пикселя.
`interpolation`	Режим интерполяции. Поддерживаемые значения: "nearest", "bilinear".
`seed`	Целое число. Используется для создания случайного зерна.
`name`	Строка, имя слоя.
`fill_value`	число с плавающей точкой, представляющее значение, которое будет заполнено за пределами границ, когда `fill_mode` равно "constant".

Пример:

input_img = np.random.random((32, 224, 224, 3))
layer = tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomZoom(.5, .2)
out_img = layer(input_img)
out_img.shape
TensorShape([32, 224, 224, 3])

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 нижняя граница не находится в диапазоне [0, 1], или верхняя граница отрицательна.

Методы

`adapt`

Просмотреть исходный код

adapt(
    data, reset_state=True
)

Подгоняет состояние слоя предобработки к передаваемым данным.

Аргументы

data Данные для обучения. Можно передать в виде набора данных tf.data или массива numpy.

reset_state Необязательный аргумент, указывающий, нужно ли очистить состояние слоя в начале вызова adapt, или нужно ли начать с существующего состояния. Этот аргумент может быть неактуален для всех слоев предобработки: подкласс PreprocessingLayer может выбрать сброс, если 'reset_state' установлен в значение False.

Аргументы
`data`	Данные для обучения. Можно передать в виде набора данных tf.data или массива numpy.
`reset_state`	Необязательный аргумент, указывающий, нужно ли очистить состояние слоя в начале вызова `adapt`, или нужно ли начать с существующего состояния. Этот аргумент может быть неактуален для всех слоев предобработки: подкласс PreprocessingLayer может выбрать сброс, 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/RandomZoom