tf.keras.applications.resnet.preprocess_input
Предварительно обрабатывает тензор или массив Numpy, содержащий пакет изображений.
tf.keras.applications.resnet.preprocess_input(
x, data_format=None
)
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 | |
|---|---|
x | Массив numpy.array с числами с плавающей точкой или тензор, нативный для бэкенда, размерности 3 или 4 с 3 цветовыми каналами и 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 "channels_last"). По умолчанию — None. |
| Возвращает | |
|---|---|
Предварительно обработанный массив типа float32. Изображения преобразуются из RGB в BGR, после чего среднее значение каждого цветового канала вычитается с учётом набора данных ImageNet; масштабирование не выполняется. |
| Вызывает исключение | |
|---|---|
ValueError | Если аргумент data_format неизвестен. |
© 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/resnet/preprocess_input
