Python tf.keras.layers.UpSampling2D用法及代码示例

用于 2D 输入的上采样层。

继承自：Layer，Module

用法

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

参数

size Int，或 2 个整数的元组。行和列的上采样因子。
data_format 一个字符串，是 channels_last (默认)或 channels_first 之一。输入中维度的排序。 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。它默认为您的 Keras 配置文件中的 image_data_format 值 ~/.keras/keras.json 。如果您从未设置它，那么它将是"channels_last"。
interpolation 一个字符串，是 nearest 或 bilinear 之一。

分别通过size[0]和size[1]重复数据的行和列。

例子：

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 = tf.keras.layers.UpSampling2D(size=(1, 2))(x)
print(y)
tf.Tensor(
  [[[[ 0  1  2]
     [ 0  1  2]]
    [[ 3  4  5]
     [ 3  4  5]]]
   [[[ 6  7  8]
     [ 6  7  8]]
    [[ 9 10 11]
     [ 9 10 11]]]], shape=(2, 2, 2, 3), dtype=int64)

输入形状：

具有形状的 4D 张量：

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：

具有形状的 4D 张量：

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)

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.keras.layers.UpSampling2D。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。