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Python tf.keras.applications.resnet50.preprocess_input用法及代码示例

预处理编码一批图像的张量或 Numpy 数组。

用法

tf.keras.applications.resnet50.preprocess_input(
    x, data_format=None
)

参数

  • x 具有 3 个颜色通道的浮点 numpy.array 或 tf.Tensor 、3D 或 4D，其值在 [0, 255] 范围内。如果数据类型兼容，则预处理数据将覆盖输入数据。为了避免这种行为，可以使用numpy.copy(x)。
  • data_format 图像张量/数组的可选数据格式。默认为无，在这种情况下使用全局设置tf.keras.backend.image_data_format()(除非您更改它，否则默认为"channels_last")。

返回

  • 预处理numpy.array或一个tf.Tensor带类型float32.

    图像从 RGB 转换为 BGR，然后每个颜色通道相对于 ImageNet 数据集为zero-centered，无需缩放。

抛出

  • ValueError 在未知data_format 参数的情况下。

applications.MobileNet 的用法示例：

i = tf.keras.layers.Input([None, None, 3], dtype = tf.uint8)
x = tf.cast(i, tf.float32)
x = tf.keras.applications.mobilenet.preprocess_input(x)
core = tf.keras.applications.MobileNet()
x = core(x)
model = tf.keras.Model(inputs=[i], outputs=[x])

image = tf.image.decode_png(tf.io.read_file('file.png'))
result = model(image)

相关用法


注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.keras.applications.resnet50.preprocess_input。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。