tf.keras.layers.RandomFlip

Слой предобработки, который случайным образом переворачивает изображения во время обучения.

Наследуется от: Layer, Module

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomFlip

tf.keras.layers.RandomFlip(
    mode=HORIZONTAL_AND_VERTICAL, seed=None, **kwargs
)

Этот слой будет переворачивать изображения по горизонтали и/или по вертикали в зависимости от атрибута mode. Во время вывода результат будет идентичен входному. Вызовите слой с training=True, чтобы перевернуть вход.

Значения пикселей на входе могут быть любого диапазона (например, [0., 1.) или [0, 255]) и целочисленного или плавающего типа. По умолчанию слой будет выводить значения с плавающей точкой.

Обзор и полный список слоев предобработки см. в руководстве по предобработке руководство.

Форма входных данных:

3D (небатчевый) или 4D (батчевый) тензор с формой: (..., height, width, channels), в формате "channels_last".

Форма выходных данных:

3D (небатчевый) или 4D (батчевый) тензор с формой: (..., height, width, channels), в формате "channels_last".

Аргументы
`mode`	Строка, указывающая режим переворачивания. Может быть `"horizontal"`, `"vertical"`, или `"horizontal_and_vertical"`. По умолчанию `"horizontal_and_vertical"`. `"horizontal"` - это переворот слева направо, а `"vertical"` - переворот сверху вниз.
`seed`	Целое число. Используется для создания случайного начального значения.

Атрибуты

Атрибуты
`auto_vectorize`	Управление тем, происходит ли автоматическая векторизация. По умолчанию метод `call()` использует функцию `tf.vectorized_map()`. Автоматическую векторизацию можно отключить, установив `self.auto_vectorize = False` в методе `__init__()`. При отключении `call()` вместо этого полагается на `tf.map_fn()`. Например: class SubclassLayer(BaseImageAugmentationLayer): def __init__(self): super().__init__() self.auto_vectorize = False

auto_vectorize

Управление тем, происходит ли автоматическая векторизация.

По умолчанию метод call() использует функцию tf.vectorized_map(). Автоматическую векторизацию можно отключить, установив self.auto_vectorize = False в методе __init__(). При отключении call() вместо этого полагается на tf.map_fn(). Например:

class SubclassLayer(BaseImageAugmentationLayer):
  def __init__(self):
    super().__init__()
    self.auto_vectorize = False

© 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/RandomFlip