Cropping3D 层

[源]

Cropping3D 类

tf_keras.layers.Cropping3D(
    cropping=((1, 1), (1, 1), (1, 1)), data_format=None, **kwargs
)

用于 3D 数据（例如空间或时空数据）的裁剪层。

# 示例

>>> input_shape = (2, 28, 28, 10, 3)
>>> x = np.arange(np.prod(input_shape)).reshape(input_shape)
>>> y = tf.keras.layers.Cropping3D(cropping=(2, 4, 2))(x)
>>> print(y.shape)
(2, 24, 20, 6, 3)

参数

• cropping：Int，或由 3 个 Int 组成的元组，或由 3 个由 2 个 Int 组成的元组。
  • 如果是 Int：对深度、高度和宽度应用相同的对称裁剪。
  • 如果是由 3 个 Int 组成的元组：解释为对深度、高度和宽度的两个不同的对称裁剪值：(symmetric_dim1_crop, symmetric_dim2_crop, symmetric_dim3_crop)。
  • 如果是由 3 个由 2 个 Int 组成的元组：解释为 ((left_dim1_crop, right_dim1_crop), (left_dim2_crop, right_dim2_crop), (left_dim3_crop, right_dim3_crop))
• data_format：字符串，为 channels_last（默认）或 channels_first 之一。输入中维度的顺序。channels_last 对应于形状为 (batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels) 的输入，而 channels_first 对应于形状为 (batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3) 的输入。如果未指定，则使用 TF-Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中（如果存在）的 image_data_format 值，否则为 'channels_last'。默认为 'channels_last'。

输入形状

5D 张量，形状为： - 如果 data_format 为 "channels_last"：(batch_size, first_axis_to_crop, second_axis_to_crop, third_axis_to_crop, depth) - 如果 data_format 为 "channels_first"：(batch_size, depth, first_axis_to_crop, second_axis_to_crop, third_axis_to_crop)

输出形状

5D 张量，形状为： - 如果 data_format 为 "channels_last"：(batch_size, first_cropped_axis, second_cropped_axis, third_cropped_axis, depth) - 如果 data_format 为 "channels_first"：(batch_size, depth, first_cropped_axis, second_cropped_axis, third_cropped_axis)