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¶

          import paddle.fluid as fluid
img = fluid.data("img", [None, 3, 256, 256])
# cropped_img is [-1, 3, 224, 224]
cropped_img = fluid.layers.random_crop(img, shape=[3, 224, 224])

# cropped_img2 shape: [-1, 2, 224, 224]
# cropped_img2 = fluid.layers.random_crop(img, shape=[2, 224, 224])

# cropped_img3 shape: [-1, 3, 128, 224]
# cropped_img3 = fluid.layers.random_crop(img, shape=[128, 224])

         