random_crop

  • paddle.fluid.layers.random_crop(x, shape, seed=None)[源代码]

该操作对batch中每个实例进行随机裁剪，即每个实例的裁剪位置不同，裁剪位置由均匀分布随机数生成器决定。所有裁剪后的实例都具有相同的维度，由 shape 参数决定。

  • 参数:
    • x(Variable) - 多维Tensor。
    • shape(list(int)) - 裁剪后最后几维的形状，注意， shape 的个数小于 x 的秩。
    • seed(int|Variable，可选) - 设置随机数种子，默认情况下，种子是[-65536,-65536)中一个随机数，如果类型是Variable，要求数据类型是int64，默认值：None。

返回: 裁剪后的Tensor。

返回类型：Variable

代码示例:

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. img = fluid.data("img", [None, 3, 256, 256])
  3. # cropped_img的shape: [-1, 3, 224, 224]
  4. cropped_img = fluid.layers.random_crop(img, shape=[3, 224, 224])
  5.  
  6. # cropped_img2的shape: [-1, 2, 224, 224]
  7. # cropped_img2 = fluid.layers.random_crop(img, shape=[2，224, 224])
  8.  
  9. # cropped_img3的shape: [-1, 3, 128, 224]
  10. # cropped_img3 = fluid.layers.random_crop(img, shape=[128, 224])