tf.keras.layers.RandomRotation

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

Наследуется от: Layer, Module

Просмотр псевдонимов

Основные псевдонимы

tf.keras.layers.experimental.preprocessing.RandomRotation

tf.keras.layers.RandomRotation(
    factor,
    fill_mode='reflect',
    interpolation='bilinear',
    seed=None,
    fill_value=0.0,
    **kwargs
)

Этот слой будет применять случайные повороты к каждому изображению, заполняя пустое пространство в соответствии с fill_mode.

По умолчанию случайные повороты применяются только во время обучения. Во время вывода слой ничего не делает. Если вам нужно применять случайные повороты во время вывода, установите training в значение True при вызове слоя.

Значения пикселей входных данных могут быть любого диапазона (например, [0., 1.) или [0, 255]) и целочисленного или с плавающей точкой 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 (не в виде пакета) или 4D (в виде пакета) тензор с формой: (..., height, width, channels), в формате "channels_last"

Форма выходных данных:

3D (не в виде пакета) или 4D (в виде пакета) тензор с формой: (..., height, width, channels), в формате "channels_last"

Аргументы
`factor`	число с плавающей точкой, представленное как дробь от 2 Пи, или кортеж размером 2, представляющий нижнюю и верхнюю границы для поворота по часовой стрелке и против часовой стрелки. Положительные значения означают поворот против часовой стрелки, а отрицательные значения – по часовой стрелке. При представлении как одного числа с плавающей точкой это значение используется для верхней и нижней границ. Например, `factor=(-0.2, 0.3)` приводит к повороту выходных данных на случайный угол в диапазоне `[-20% * 2pi, 30% * 2pi]`. `factor=0.2` приводит к повороту выходных данных на случайный угол в диапазоне `[-20% * 2pi, 20% * 2pi]`.
`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 относительно края 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 перехода к противоположному краю. nearest: `(a a a a \| a b c d \| d d d d)` Входные данные расширяются ближайшим пикселем.
`interpolation`	Режим интерполяции. Поддерживаемые значения: `"nearest"`, `"bilinear"`.
`seed`	Целое число. Используется для создания случайного зерна.
`fill_value`	число с плавающей точкой, представляющее значение, которое должно быть заполнено за пределами границ, когда `fill_mode="constant"`.

© 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/RandomRotation