重新缩放 1./255 或 1/255 或 1/255 有什么不同吗？预处理图像数据？

Question

很多图像处理程序我们在数据进行处理之前对数据进行预处理，并对数据使用重新缩放进行预处理

keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1/255)


keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255)


keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1/255.)

所以，它们的功能或return价值有什么不同吗

Answer 1

第一个是您按整数重新缩放，因为您将整数除以整数

作为第二个和第三个，你被 float 重新缩放，因为你要么除以 float，要么除以 float

最好的解决办法是除以整数并除以浮点数

Answer 2

绝对没有区别，假设（如您的标签所示）您使用的是 Python 3.x 或更高版本。在 CPython 下，所有三个表达式都编译为相同的字节码。您可以使用 dis 模块轻松查看。

这是 dis.dis 在我机器上的三个表达式中的每一个的输出，在 Python 3.8.0 下；你可以看到它是逐字节相同的，并且在每种情况下都已经预先计算了常量。

>>> import dis
>>> dis.dis("keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1/255)")
  1           0 LOAD_NAME                0 (keras)
              2 LOAD_ATTR                1 (preprocessing)
              4 LOAD_ATTR                2 (image)
              6 LOAD_ATTR                3 (ImageDataGenerator)
              8 LOAD_CONST               0 (0.00392156862745098)
             10 LOAD_CONST               1 (('rescale',))
             12 CALL_FUNCTION_KW         1
             14 RETURN_VALUE
>>> dis.dis("keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1./255)")
  1           0 LOAD_NAME                0 (keras)
              2 LOAD_ATTR                1 (preprocessing)
              4 LOAD_ATTR                2 (image)
              6 LOAD_ATTR                3 (ImageDataGenerator)
              8 LOAD_CONST               0 (0.00392156862745098)
             10 LOAD_CONST               1 (('rescale',))
             12 CALL_FUNCTION_KW         1
             14 RETURN_VALUE
>>> dis.dis("keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(rescale=1/255.)")
  1           0 LOAD_NAME                0 (keras)
              2 LOAD_ATTR                1 (preprocessing)
              4 LOAD_ATTR                2 (image)
              6 LOAD_ATTR                3 (ImageDataGenerator)
              8 LOAD_CONST               0 (0.00392156862745098)
             10 LOAD_CONST               1 (('rescale',))
             12 CALL_FUNCTION_KW         1
             14 RETURN_VALUE

更详细地说：在 CPython 中，对于第一个常量 1/255，我们正在执行整数除法，并计算最接近商的真实值的浮点数。第二种情况1./255，分子已经是float，分母先隐式转换为float，然后计算商。但是因为分母是一个小整数，所以到 float 的转换是精确的，因此我们再次计算出最接近精确商 1/255 的可表示浮点数。第三种情况类似，但在这种情况下，它是隐式转换为 float 的分子，因此计算出的常量再次是最接近精确商的可表示 float。简而言之，常数在所有三种情况下都是相同的。

因此所有三个版本都具有相同的语义和性能。您应该使用您认为最易读的内容。对我来说，这是第一个版本。

重新缩放 1./255 或 1/255 或 1/255 有什么不同吗？预处理图像数据？

is there any difference in rescale 1./255 or 1/255 or 1/255. preprocess image data?

python

rescale

python-3.x

keras

tensorflow2.0