tf.keras.applications.imagenet_utils.preprocess_input

Предварительно обрабатывает тензор или массив NumPy, кодирующий пакет изображений.

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

Пример использования с applications.MobileNet:

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

Аргументы

Аргументы
x: Числовой `numpy.array` или тензор родного для бэкенда типа, 3D или 4D с 3 цветовыми каналами, значениями в диапазоне [0, 255]. Предварительно обработанные данные записываются поверх входных данных, если типы данных совместимы. Чтобы избежать этого поведения, можно использовать `numpy.copy(x)`. data_format: Необязательный формат данных тензора/массива изображения. None означает, что используется глобальная настройка `keras.backend.image_data_format()` (если вы её не меняли, используется "channels_last").
`mode`	Одно из "caffe", "tf" или "torch". caffe: преобразует изображения из RGB в BGR, затем центрирует каждый цветовой канал относительно набора данных ImageNet, без масштабирования. tf: масштабирует пиксели между -1 и 1, на основе образца. torch: масштабирует пиксели между 0 и 1, а затем нормализует каждый канал относительно набора данных ImageNet. По умолчанию `"caffe"`. По умолчанию `None`.

x: Числовой numpy.array или тензор родного для бэкенда типа, 3D или 4D с 3 цветовыми каналами, значениями в диапазоне [0, 255]. Предварительно обработанные данные записываются поверх входных данных, если типы данных совместимы. Чтобы избежать этого поведения, можно использовать numpy.copy(x). data_format: Необязательный формат данных тензора/массива изображения. None означает, что используется глобальная настройка keras.backend.image_data_format() (если вы её не меняли, используется "channels_last").

mode

Одно из "caffe", "tf" или "torch".

caffe: преобразует изображения из RGB в BGR, затем центрирует каждый цветовой канал относительно набора данных ImageNet, без масштабирования.
tf: масштабирует пиксели между -1 и 1, на основе образца.
torch: масштабирует пиксели между 0 и 1, а затем нормализует каждый канал относительно набора данных ImageNet. По умолчанию "caffe".

По умолчанию None.

Возвращает
Обработанный массив типа `float32`.

Возможные исключения
`ValueError`	В случае неизвестного `mode` или `data_format` аргумента.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/applications/imagenet_utils/preprocess_input