Python tf.keras.layers.ZeroPadding2D用法及代码示例

用于 2D 输入(例如图片)的零填充层。

继承自：Layer，Module

用法

tf.keras.layers.ZeroPadding2D(
    padding=(1, 1), data_format=None, **kwargs
)

参数

padding
整数，或 2 个整数的元组，或 2 个整数的 2 个元组。
- 如果 int: 相同的对称填充应用于高度和宽度。
- 如果 2 个整数的元组：解释为高度和宽度的两个不同的对称填充值：(symmetric_height_pad, symmetric_width_pad)。
- 如果 2 个整数的 2 个元组的元组：解释为 ((top_pad, bottom_pad), (left_pad, right_pad))
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"。

该层可以在图像张量的顶部、底部、左侧和右侧添加零的行和列。

例子：

input_shape = (1, 1, 2, 2)
x = np.arange(np.prod(input_shape)).reshape(input_shape)
print(x)
[[[[0 1]
   [2 3]]]]
y = tf.keras.layers.ZeroPadding2D(padding=1)(x)
print(y)
tf.Tensor(
  [[[[0 0]
     [0 0]
     [0 0]
     [0 0]]
    [[0 0]
     [0 1]
     [2 3]
     [0 0]]
    [[0 0]
     [0 0]
     [0 0]
     [0 0]]]], shape=(1, 3, 4, 2), 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, padded_rows, padded_cols, channels)
如果 data_format 是 "channels_first" ： (batch_size, channels, padded_rows, padded_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.ZeroPadding2D。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。