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Capa de sobremuestreo para entradas 2D.

Hereda de: Layer, Module

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Alias ​​de compatibilidad para la migración

Ver Guía de migración para más detalles.

tf.compat.v1.keras.layers.UpSampling2D

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

Repite las filas y columnas de los datos por size[0] y size[1] respectivamente.

Ejemplos:

input_shape =(2,2,1,3)
x = np.arange(np.prod(input_shape)).reshape(input_shape)print(x)[[[[012]][[345]]][[[678]][[91011]]]]
y = tf.keras.layers.UpSampling2D(size=(1,2))(x)print(y)
tf.Tensor([[[[012][012]][[345][345]]][[[678][678]][[91011][91011]]]], shape=(2,2,2,3), dtype=int64)
Argumentos
size Int, o tupla de 2 enteros. Los factores de sobremuestreo para filas y columnas.
data_format A stringuno de channels_last (predeterminado) o channels_first. El orden de las dimensiones en las entradas. channels_last corresponde a entradas con forma (batch_size, height, width, channels) tiempo channels_first corresponde a entradas con forma (batch_size, channels, height, width). Por defecto es el image_data_format valor encontrado en su archivo de configuración de Keras en ~/.keras/keras.json. Si nunca lo configura, entonces será “channels_last”.
interpolation A stringuno de nearest o bilinear.

Forma de entrada:

Tensor 4D con forma:

  • Si data_format es "channels_last": (batch_size, rows, cols, channels)
  • Si data_format es "channels_first": (batch_size, channels, rows, cols)

Forma de salida:

Tensor 4D con forma:

  • Si data_format es "channels_last": (batch_size, upsampled_rows, upsampled_cols, channels)
  • Si data_format es "channels_first": (batch_size, channels, upsampled_rows, upsampled_cols)