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例如,考虑在 Keras 中微调 Resnet50 模型。 For example here :
from keras.applications.resnet50 import ResNet50
from keras.preprocessing import image
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
from keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions
import numpy as np
model = ResNet50(weights='imagenet')
train_datagen = ImageDataGenerator()
train_generator = train_datagen.flow_from_directory(
"./data/train",
target_size=(299, 299),
batch_size=50,
class_mode='binary')
model.fit_generator(train_generator, steps_per_epoch=100)
令我困惑的是为什么 ImageDataGenerator没有给出符合 Resnet50 预期的 preprocessing_function
规范。具体来说,Resnet50.preprocess_input()
在 ResNet50 包中提供。 ImageDataGenerator 的
输入如下所示:
keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False,
samplewise_center=False,
featurewise_std_normalization=False,
samplewise_std_normalization=False,
zca_whitening=False,
zca_epsilon=1e-6,
rotation_range=0.,
width_shift_range=0.,
height_shift_range=0.,
shear_range=0.,
zoom_range=0.,
channel_shift_range=0.,
fill_mode='nearest',
cval=0.,
horizontal_flip=False,
vertical_flip=False,
rescale=None,
preprocessing_function=None,
data_format=K.image_data_format())
所以我很困惑 ImageDataGenerator 的正确初始化应该是什么。我可以设置 preprocessing_function=resnet50.Resnet50.preprocess_input
,但我不确定为其余 ImageDataGenerator 参数设置什么,因为其中一些参数不为零,例如 zca。
注意:我不仅对 Resnet50 感兴趣,而且对任何一般模型都感兴趣。 Keras 中似乎有一些默认设置,例如默认为“caffe”或“inception”规范化。
最佳答案
您可以将预处理函数的名称传递给预处理参数。如果您不想增加数据,则不需要传递任何其他内容。
from keras.applications.resnet50 import preprocess_input
from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator
train_datagen = ImageDataGenerator(preprocessing_function=preprocess_input)
您还可以编写自己的自定义预处理函数并将其作为参数传递。确保自定义函数的参数和返回值是 numpy 数组。
关于tensorflow - Keras ImageDataGenerator 预处理,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49019929/
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