UpSampling2D 层

[来源]

UpSampling2D 类

keras.layers.UpSampling2D(
    size=(2, 2), data_format=None, interpolation="nearest", **kwargs
)

用于 2D 输入的上采样层。

该实现使用插值调整大小，给定调整大小方法（由 interpolation 参数指定）。使用 interpolation=nearest 重复数据的行和列。

示例

>>> 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 = keras.layers.UpSampling2D(size=(1, 2))(x)
>>> print(y)
[[[[ 0  1  2]
   [ 0  1  2]]
  [[ 3  4  5]
   [ 3  4  5]]]
 [[[ 6  7  8]
   [ 6  7  8]]
  [[ 9 10 11]
   [ 9 10 11]]]]

参数

• size: 整数，或 2 个整数的元组。行和列的上采样因子。
• data_format: 字符串，可以是 "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, height, width, channels) 的输入，而 "channels_first" 对应于形状为 (batch_size, channels, height, width) 的输入。如果未指定，则使用在您的 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json 中找到的 image_data_format 值（如果存在），否则使用 "channels_last"。默认为 "channels_last"。
• interpolation: 字符串，可以是 "bicubic"、"bilinear"、"lanczos3"、"lanczos5"、"nearest" 之一。

输入形状

4D 张量，形状为：- 如果 data_format 是 "channels_last": (batch_size, rows, cols, channels) - 如果 data_format 是 "channels_first": (batch_size, channels, rows, cols)

输出形状

4D 张量，形状为：- 如果 data_format 是 "channels_last": (batch_size, upsampled_rows, upsampled_cols, channels) - 如果 data_format 是 "channels_first": (batch_size, channels, upsampled_rows, upsampled_cols)