RandomCrop 层

[源代码]

RandomCrop 类

keras.layers.RandomCrop(
    height, width, seed=None, data_format=None, name=None, **kwargs
)

一个预处理层，在训练期间随机裁剪图像。

在训练期间，此层将随机选择一个位置来裁剪图像到目标大小。该层将同一批次中的所有图像裁剪到相同的裁剪位置。

在推理时，以及在训练期间如果输入图像小于目标大小，输入将被调整大小和裁剪，以便返回图像中与目标宽高比匹配的最大可能窗口。如果需要在推理时应用随机裁剪，请在调用该层时将 training 设置为 True。

输入像素值可以是任何范围（例如 [0., 1.) 或 [0, 255]），并且可以是整数或浮点 dtype。默认情况下，该层将输出浮点数。

注意： 此层可以安全地在 tf.data 管道中使用（与您使用的后端无关）。

输入形状

3D（未批次）或 4D（批次）张量，形状为：(..., height, width, channels)，采用 "channels_last" 格式。

输出形状

3D（未批次）或 4D（批次）张量，形状为：(..., target_height, target_width, channels)。

参数

• height: 整数，输出形状的高度。
• width: 整数，输出形状的宽度。
• seed: 整数。用于创建随机种子。
• **kwargs: 基础层关键字参数，例如 name 和 dtype。