このページは Cloud Translation API によって翻訳されました。
Switch to English

tf.keras.applications.mobilenet_v2.preprocess_input

TensorFlow 1バージョン GitHubでソースを表示する

画像のバッチをエンコードするテンソルまたはNumpy配列を前処理します。

ノートブックで使用

チュートリアルで使用

applications.MobileNet使用例:

 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)
 

x 浮動小数点numpy.arrayまたはtf.Tensor 、3Dまたは4D、3つのカラーチャネル、値は[ tf.Tensor ]の範囲。データタイプに互換性がある場合、前処理されたデータは入力データに上書きされます。この動作を回避するには、 numpy.copy(x)を使用できます。
data_format 画像テンソル/配列のオプションのデータ形式。デフォルトはNoneです。この場合、グローバル設定tf.keras.backend.image_data_format()が使用されます(変更しない限り、デフォルトは "channels_last"です)。

前処理されたnumpy.arrayまたはtf.Tensor型のfloat32

入力ピクセル値は、サンプルごとに-1から1の間でスケーリングされます。

ValueError 不明なdata_format引数の場合。