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Python tf.keras.applications.imagenet_utils.preprocess_input用法及代碼示例


預處理編碼一批圖像的張量或 Numpy 數組。

用法

tf.keras.applications.imagenet_utils.preprocess_input(
    x, data_format=None, mode='caffe'
)

參數

  • x 具有 3 個顏色通道的浮點 numpy.array 或 tf.Tensor 、3D 或 4D，其值在 [0, 255] 範圍內。如果數據類型兼容，則預處理數據將覆蓋輸入數據。為了避免這種行為，可以使用numpy.copy(x)。
  • data_format 圖像張量/數組的可選數據格式。默認為無，在這種情況下使用全局設置tf.keras.backend.image_data_format()(除非您更改它，否則默認為"channels_last")。
  • mode "caffe"、"tf" 或 "torch" 之一。默認為"caffe"。
    • caffe：將圖像從 RGB 轉換為 BGR，然後將 zero-center 每個顏色通道相對於 ImageNet 數據集，不進行縮放。
    • tf：將在 -1 和 1 之間縮放像素，sample-wise。
    • torch：將在 0 和 1 之間縮放像素，然後將相對於 ImageNet 數據集的每個通道進行歸一化。

返回

  • 預處理 numpy.array 或類型為 float32 的 tf.Tensor 。

拋出

  • ValueError 如果未知 mode 或 data_format 參數。

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)

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注：本文由純淨天空篩選整理自tensorflow.org大神的英文原創作品 tf.keras.applications.imagenet_utils.preprocess_input。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。