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UpSampling2D 层

[源代码]

UpSampling2D

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

用于 2D 输入的上采样层。

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

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:整数或包含 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"。输入中维度排序。"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 Keras 配置文件 ~/.keras/keras.json(如果存在)中找到的 image_data_format 值,否则为 "channels_last"。默认为 "channels_last"
  • interpolation:字符串,可以是 "bicubic""bilinear""lanczos3""lanczos5""nearest"

输入形状

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

输出形状

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