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: массив с плавающей точкой `numpy.array` или тензор, поддерживаемый серверной частью, размерностью 3D или 4D и с 3 цветовыми каналами, со значениями в диапазоне [0, 255]. Предварительно обработанные данные записываются поверх входных данных, если типы данных совместимы. Чтобы избежать такого поведения, можно использовать `numpy.copy(x)`. data_format: Необязательный формат данных тензора/массива изображения. Если указано None, используется глобальная настройка `keras.backend.image_data_format()` (если вы её не меняли, используется значение "channels_last").
`mode`	Одно из значений: "caffe", "tf" или "torch". caffe: преобразует изображения из RGB в BGR, а затем центрирует каждый цветовой канал относительно набора данных ImageNet, не выполняя масштабирование. tf: масштабирует пиксели в диапазон от -1 до 1 отдельно для каждого образца. torch: масштабирует пиксели в диапазон от 0 до 1, а затем нормализует каждый канал относительно набора данных ImageNet. По умолчанию используется `"caffe"`. По умолчанию используется `None`.

x: массив с плавающей точкой numpy.array или тензор, поддерживаемый серверной частью, размерностью 3D или 4D и с 3 цветовыми каналами, со значениями в диапазоне [0, 255]. Предварительно обработанные данные записываются поверх входных данных, если типы данных совместимы. Чтобы избежать такого поведения, можно использовать numpy.copy(x). data_format: Необязательный формат данных тензора/массива изображения. Если указано None, используется глобальная настройка keras.backend.image_data_format() (если вы её не меняли, используется значение "channels_last").

mode

Одно из значений: "caffe", "tf" или "torch".

caffe: преобразует изображения из RGB в BGR, а затем центрирует каждый цветовой канал относительно набора данных ImageNet, не выполняя масштабирование.
tf: масштабирует пиксели в диапазон от -1 до 1 отдельно для каждого образца.
torch: масштабирует пиксели в диапазон от 0 до 1, а затем нормализует каждый канал относительно набора данных ImageNet. По умолчанию используется "caffe".

По умолчанию используется None.

Возвращает
Предварительно обработанный массив типа `float32`.

Вызывает исключения
`ValueError`	Если аргумент `mode` или `data_format` имеет неизвестное значение.

© 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