Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.
Switch to English

tf.keras.applications.inception_v3.preprocess_input

TensorFlow 1 versi Lihat sumber di GitHub

Memproses ulang array tensor atau Numpy yang mengkodekan sejumlah gambar.

Digunakan di notebook

Digunakan dalam tutorial

Contoh penggunaan dengan applications.MobileNet :

 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)
 

x Sebuah floating point numpy.array atau tf.Tensor , 3D atau 4D dengan 3 saluran warna, dengan nilai dalam kisaran [0, 255]. Data pra-pemrosesan ditulis di atas data input jika tipe data tersebut kompatibel. Untuk menghindari perilaku ini, numpy.copy(x) dapat digunakan.
data_format Format data opsional dari tensor / larik gambar. Default ke None, dalam hal ini pengaturan global tf.keras.backend.image_data_format() digunakan (kecuali jika Anda mengubahnya, defaultnya adalah "channels_last").

numpy.array atau tf.Tensor dengan tipe float32 .

Nilai piksel input diskalakan antara -1 dan 1, berdasarkan sampel.

ValueError Jika argumen data_format tidak diketahui.