RandomRotation 层

[源代码]

RandomRotation 类

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

一个预处理层，在训练期间随机旋转图像。

此层将对每个图像应用随机旋转，并根据 fill_mode 填充空白区域。

默认情况下，随机旋转仅在训练期间应用。在推理时，该层不执行任何操作。如果您需要在推理时应用随机旋转，请在调用该层时传递 training=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（非批量）或 4D（批量）张量，形状为：(..., height, width, channels)，采用 "channels_last" 格式

输出形状

3D（非批量）或 4D（批量）张量，形状为：(..., height, width, channels)，采用 "channels_last" 格式

参数

• factor: 一个浮点数，表示为 2 Pi 的分数，或大小为 2 的元组，表示顺时针和逆时针旋转的下限和上限。正值表示逆时针旋转，而负值表示顺时针旋转。当表示为单个浮点数时，此值用于上限和下限。例如，factor=(-0.2, 0.3) 会导致输出旋转随机量，范围为 [-20% * 360, 30% * 360]。factor=0.2 会导致输出旋转随机量，范围为 [-20% * 360, 20% * 360]。
• fill_mode: 根据给定的模式（{"constant", "reflect", "wrap", "nearest"} 之一）填充输入边界之外的点。
  • reflect: (d c b a | a b c d | d c b a) 通过反射最后一个像素的边缘来扩展输入。
  • constant: (k k k k | a b c d | k k k k) 通过用相同的常数值 k = 0 填充边缘之外的所有值来扩展输入。
  • wrap: (a b c d | a b c d | a b c d) 通过环绕到相对边缘来扩展输入。
  • nearest: (a a a a | a b c d | d d d d) 通过最近的像素来扩展输入。
• interpolation: 插值模式。支持的值："nearest", "bilinear"。
• seed: 整数。用于创建随机种子。
• fill_value: 一个浮点数，表示当 fill_mode="constant" 时要填充到边界外的值。
• data_format: 字符串，可以是 "channels_last" 或 "channels_first"。输入中维度的顺序。"channels_last" 对应于形状为 (batch, height, width, channels) 的输入，而 "channels_first" 对应于形状为 (batch, channels, height, width) 的输入。它默认为在您的 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中找到的 image_data_format 值。如果您从未设置它，则默认为 "channels_last"。