裁剪2D层
Cropping2D 类
tf_keras.layers.Cropping2D(cropping=((0, 0), (0, 0)), data_format=None, **kwargs)
用于二维输入（例如图片）的裁剪层。
它沿空间维度（即高度和宽度）进行裁剪。
示例
>>> input_shape = (2, 28, 28, 3)
>>> x = np.arange(np.prod(input_shape)).reshape(input_shape)
>>> y = tf.keras.layers.Cropping2D(cropping=((2, 2), (4, 4)))(x)
>>> print(y.shape)
(2, 24, 20, 3)
参数
- cropping: 整数，或包含 2 个整数的元组，或包含 2 个包含 2 个整数的元组的元组。
- 如果为整数：则对高度和宽度应用相同的对称裁剪。
- 如果为包含 2 个整数的元组：则解释为高度和宽度的两个不同的对称裁剪值：
(对称高度裁剪, 对称宽度裁剪)。 - 如果为包含 2 个包含 2 个整数的元组的元组：则解释为
((顶部裁剪, 底部裁剪), (左侧裁剪, 右侧裁剪))
- data_format: 字符串，
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 TF-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'。
输入形状
4D 张量，形状为：- 如果 data_format 为 "channels_last"：(batch_size, rows, cols, channels) - 如果 data_format 为 "channels_first"：(batch_size, channels, rows, cols)
输出形状
4D 张量，形状为：- 如果 data_format 为 "channels_last"：(batch_size, cropped_rows, cropped_cols, channels) - 如果 data_format 为 "channels_first"：(batch_size, channels, cropped_rows, cropped_cols)