tf.keras.layers.Cropping2D
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Слой обрезки для 2D входных данных (например, изображения).
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.
|
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_formatявляется"channels_last":(batch_size, rows, cols, channels) - Если
data_formatявляется"channels_first":(batch_size, channels, rows, cols)
Форма выходных данных:
4D тензор с формой:
- Если
data_formatявляется"channels_last":(batch_size, cropped_rows, cropped_cols, channels) - Если
data_formatявляется"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