如何将 Tensorflow 与预训练模型一起使用来重新调整像素值?
tensorflowserver side programmingprogramming更新于 2025/5/19 23:37:17
Tensorflow 可以与预训练模型一起使用，使用‘Rescaling’层重新调整像素值，并使用‘tf.keras.applications.mobilenet_v2’中的‘preprocess_input’方法包。
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我们将了解如何借助预训练网络的迁移学习对猫和狗的图像进行分类。
图像分类迁移学习背后的直觉是，如果在大型通用数据集上训练模型，则该模型可有效地用作视觉世界的通用模型。它会学习特征图，这意味着用户不必从头开始在大型数据集上训练大型模型。
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我们使用 Google Colaboratory 运行以下代码。Google Colab 或 Colaboratory 有助于在浏览器上运行 Python 代码，并且不需要任何配置，并且可以免费访问 GPU(图形处理单元)。Colaboratory 是在 Jupyter Notebook 之上构建的。
示例
print("Pixel values are being rescaled")
preprocess_input = tf.keras.applications.mobilenet_v2.preprocess_input
rescale = tf.keras.layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./127.5, offset= -1)
代码来源 −https://www.tensorflow.org/tutorials/images/transfer_learning
输出
Pixel values are being rescaled
解释
- tf.keras.applications.MobileNetV2 将用作基础模型。
- 此模型需要像素值在 [-1,1] 范围内。
- 但图像中的像素值在 [0-255] 范围内。
- 它们可以重新缩放，然后使用模型中包含的预处理。
