tf.keras.layers.UpSampling2D
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Слой масштабирования вверх для 2D входных данных.
tf.keras.layers.UpSampling2D(
size=(2, 2), data_format=None, interpolation='nearest', **kwargs
)
Повторяет строки и столбцы данных на size[0] и size[1] соответственно.
Примеры:
input_shape = (2, 2, 1, 3)
x = np.arange(np.prod(input_shape)).reshape(input_shape)
print(x)
[[[[ 0 1 2]]
[[ 3 4 5]]]
[[[ 6 7 8]]
[[ 9 10 11]]]]
y = tf.keras.layers.UpSampling2D(size=(1, 2))(x)
print(y)
tf.Tensor(
[[[[ 0 1 2]
[ 0 1 2]]
[[ 3 4 5]
[ 3 4 5]]]
[[[ 6 7 8]
[ 6 7 8]]
[[ 9 10 11]
[ 9 10 11]]]], shape=(2, 2, 2, 3), dtype=int64)
| Аргументы | |
|---|---|
size | Целое число или кортеж из 2 целых чисел. Коэффициенты масштабирования вверх для строк и столбцов. |
data_format | Строка, одна из channels_last (по умолчанию) или channels_first. Порядок измерений на входе. 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 устанавливали, то он будет "channels_last". |
interpolation | Строка, одна из "area", "bicubic", "bilinear", "gaussian", "lanczos3", "lanczos5", "mitchellcubic", "nearest". |
Форма входных данных:
4D тензор с формой:
- Если
data_formatравно"channels_last":(batch_size, rows, cols, channels) - Если
data_formatравно"channels_first":(batch_size, channels, rows, cols)
Форма выходных данных:
4D тензор с формой:
- Если
data_formatравно"channels_last":(batch_size, upsampled_rows, upsampled_cols, channels) - Если
data_formatравно"channels_first":(batch_size, channels, upsampled_rows, upsampled_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/UpSampling2D
