Spec-Zone.ru › TensorFlow 2.9

tf.keras.layers.Cropping2D

Просмотреть исходный код на GitHub

Слой обрезки для 2D входных данных (например, изображения).

Наследуется от: Layer, Module

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.keras.layers.Cropping2D

tf.keras.layers.Cropping2D(
    cropping=((0, 0), (0, 0)), data_format=None, **kwargs
)

Он обрезает по пространственным измерениям, т. е. высоте и ширине.

Примеры:

input_shape = (2, 28, 28, 3)
x = np.arange(np.prod(input_shape)).reshape(input_shape)
y = tf.keras.layers.Cropping2D(cropping=((2, 2), (4, 4)))(x)
print(y.shape)
(2, 24, 20, 3)
Аргументы
cropping Целое число или кортеж из 2 целых чисел или кортеж из 2 кортежей по 2 целых числа.
  • Если целое число: применяется одинаковая симметричная обрезка к высоте и ширине.
  • Если кортеж из 2 целых чисел: интерпретируется как два разных симметричных значения обрезки для высоты и ширины: (symmetric_height_crop, symmetric_width_crop).
  • Если кортеж из 2 кортежей по 2 целых числа: интерпретируется как ((top_crop, bottom_crop), (left_crop, right_crop))
data_format Строка, одна из channels_last (по умолчанию) или channels_first. Порядок измерений во входных данных. channels_last соответствует входным данным с формой (batch_size, height, width, channels), а channels_first соответствует входным данным с формой (batch_size, channels, height, width). По умолчанию используется значение image_data_format в файле конфигурации Keras по адресу ~/.keras/keras.json. Если вы его никогда не задавали, то он будет "channels_last".

Форма входных данных:

4D тензор с формой:

  • Если data_format является "channels_last": (batch_size, rows, cols, channels)
  • Если data_format является "channels_first": (batch_size, channels, rows, cols)

Форма выходных данных:

4D тензор с формой:

  • Если data_format является "channels_last": (batch_size, cropped_rows, cropped_cols, channels)
  • Если data_format является "channels_first": (batch_size, channels, cropped_rows, cropped_cols)

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/python/tf/keras/layers/Cropping2D

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API