Класс ZeroPadding2D

Класс ZeroPadding2D применяется к двумерным данным, например изображениям, и добавляет вокруг них рамку, заполненную нулями. Первым параметром передается размер рамки: число или кортеж из двух чисел. Вторым параметром можно передать тип данных элементов. Слой полезен для увеличения пространственных размеров данных перед сверточными слоями.

Синтаксис

tf.keras.layers.ZeroPadding2D(padding=(1, 1), [data_format])

Пример

Давайте создадим слой ZeroPadding2D с рамкой в один пиксель со всех сторон и применим его к тензору размером 2 на 2:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([[[1], [2]], [[3], [4]]])
t = tf.expand_dims(t, axis=0)

layer = tf.keras.layers.ZeroPadding2D(padding=(1, 1))
res = layer(t)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[[[0.]
   [0.]
   [0.]
   [0.]]

  [[0.]
   [1.]
   [2.]
   [0.]]

  [[0.]
   [3.]
   [4.]
   [0.]]

  [[0.]
   [0.]
   [0.]
   [0.]]]], shape=(1, 4, 4, 1), dtype=float32)

Пример

Давайте создадим слой ZeroPadding2D с разной рамкой по высоте и ширине и применим его к тензору:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([[[1], [2], [3]], [[4], [5], [6]]])
t = tf.expand_dims(t, axis=0)

layer = tf.keras.layers.ZeroPadding2D(padding=(1, 2))
res = layer(t)
print(res.shape)

Результат выполнения кода:

(1, 4, 7, 1)

Пример

Давайте создадим слой ZeroPadding2D с рамкой заданной парой кортежей для симметричного и несимметричного дополнения:

import tensorflow as tf

t = tf.constant([[[1], [2]], [[3], [4]]])
t = tf.expand_dims(t, axis=0)

layer = tf.keras.layers.ZeroPadding2D(padding=((1, 2), (2, 1)))
res = layer(t)
print(res)

Результат выполнения кода:

tf.Tensor(
[[[[0.]
   [0.]
   [0.]
   [0.]
   [0.]]

  [[0.]
   [0.]
   [1.]
   [2.]
   [0.]]

  [[0.]
   [0.]
   [3.]
   [4.]
   [0.]]

  [[0.]
   [0.]
   [0.]
   [0.]
   [0.]]

  [[0.]
   [0.]
   [0.]
   [0.]
   [0.]]]], shape=(1, 5, 5, 1), dtype=float32)

Смотрите также

класс Conv2D,
который выполняет двумерную свертку
класс Cropping2D,
который обрезает двумерные данные
класс UpSampling2D,
который увеличивает пространственные размеры данных
класс Reshape,
который изменяет форму тензора