Слой размера в TensorFlow

Чтобы все картинки в модели имели одинаковую высоту и ширину, их подгоняют заранее. Слой смены размера в Keras задают классом Resizing: при создании указывают нужную высоту и ширину в пикселях.

Возьмём одну карту 2×2 с одним каналом и растянем её до 3×3. Выведем форму ответа:

import tensorflow as tf

images = tf.constant([[[[1.0], [2.0]],
	[[3.0], [4.0]]]])
layer = tf.keras.layers.Resizing(3, 3)
out = layer(images)
print(out.shape)
# выведет (1, 3, 3, 1)

Число каналов не меняется, меняются только высота и ширина. Увеличим цветную карту до большего размера:

import tensorflow as tf

images = tf.constant([[[[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]]])
layer = tf.keras.layers.Resizing(4, 4)
out = layer(images)
print(images.shape)
print(out.shape)

Слой работает с целой партией: каждая картинка в пакете получает один и тот же новый размер:

import tensorflow as tf

images = tf.zeros((2, 5, 5, 3))
layer = tf.keras.layers.Resizing(8, 8)
out = layer(images)
print(out.shape)

Создайте партию из одной серой карты 2×2 с числами 1, 2, 3, 4. Подгоните её к размеру 6×6 и выведите форму результата.

Задайте партию из трёх цветных картинок 10×10, заполненных нулями. Уменьшите их до 4×4 и выведите форму ответа.

Соберите карту 1×5 с двумя каналами в партии из одного элемента. Измените ширину до 3, оставив высоту 1, и выведите форму выхода.