3D 數據的裁剪層(例如空間或spatio-temporal)。
用法
tf.keras.layers.Cropping3D(
cropping=((1, 1), (1, 1), (1, 1)), data_format=None, **kwargs
)
參數
-
cropping
Int,或 3 個 int 的元組,或 3 個 2 個 int 的元組的元組。- 如果 int: 對深度、高度和寬度應用相同的對稱裁剪。
- 如果 3 個整數的元組:解釋為深度、高度和寬度的兩個不同的對稱裁剪值:
(symmetric_dim1_crop, symmetric_dim2_crop, symmetric_dim3_crop)
. - 如果 2 個整數的 3 個元組的元組:解釋為
((left_dim1_crop, right_dim1_crop), (left_dim2_crop, right_dim2_crop), (left_dim3_crop, right_dim3_crop))
-
data_format
一個字符串,是channels_last
(默認)或channels_first
之一。輸入中維度的排序。channels_last
對應於形狀為(batch_size, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3, channels)
的輸入,而channels_first
對應於形狀為(batch_size, channels, spatial_dim1, spatial_dim2, spatial_dim3)
的輸入。它默認為您的 Keras 配置文件中的image_data_format
值~/.keras/keras.json
。如果您從未設置它,那麽它將是"channels_last"。
例子:
input_shape = (2, 28, 28, 10, 3)
x = np.arange(np.prod(input_shape)).reshape(input_shape)
y = tf.keras.layers.Cropping3D(cropping=(2, 4, 2))(x)
print(y.shape)
(2, 24, 20, 6, 3)
輸入形狀:
具有形狀的 5D 張量:
- 如果
data_format
是"channels_last"
:(batch_size, first_axis_to_crop, second_axis_to_crop, third_axis_to_crop, depth)
- 如果
data_format
是"channels_first"
:(batch_size, depth, first_axis_to_crop, second_axis_to_crop, third_axis_to_crop)
輸出形狀:
具有形狀的 5D 張量:
- 如果
data_format
是"channels_last"
:(batch_size, first_cropped_axis, second_cropped_axis, third_cropped_axis, depth)
- 如果
data_format
是"channels_first"
:(batch_size, depth, first_cropped_axis, second_cropped_axis, third_cropped_axis)
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注:本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.keras.layers.Cropping3D。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。