input_shape = (4, 28, 28, 3) # 样本数:4,图片大小:28 * 28,通道:3
inputs = tf.random.normal(input_shape)
print(inputs.shape)
(4, 28, 28, 3)
output = tf.keras.layers.UpSampling2D((3,  # 行放大的倍数2  # 列放大的倍数)
)(inputs)
print(output.shape)  # output.shape = (inputs.shape - 卷积核) / 步长 + 1
(4, 84, 56, 3)

tensorflow keras 上采样(放大图片) tf.keras.layers.UpSampling2D 示例相关推荐

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