当keras模型加载到tensorjs中时，它变得完全不准确

Question

我正在尝试为我在 kaggle 上找到的 keras 模型构建一个图像识别网络应用程序。我是这方面的初学者。这是我第一次从事 ML 项目。该模型在 keras/tensorflow 中运行良好（如果我的术语不准确，请原谅我），但是当我通过 tensorjs 将模型加载到我的 webapp 中并进行预测时，它非常不准确，即使使用训练数据也是如此。我不知道到底发生了什么，但我有一种预感，它涉及我的图像在网络应用程序中的处理方式。我只是不知道我必须改变什么。

这是我的流程图片代码

function processImage(image)
{

    let tensor = tf.browser.fromPixels(image)

    const resized = tf.image.resizeBilinear(tensor, [256, 256]).toFloat()

    const offset = tf.scalar(255.0);
    const normalized = tf.scalar(1.0).sub(resized.div(offset));

    const batched = normalized.expandDims(0);
    return batched;



} 


async function start()
{


    model=await tf.loadLayersModel('http://localhost:8013/pokemonClassifier/model/model.json');
    console.log(classNames.length)

    console.log($('#custom-text').text());

    if(model==undefined)
    {
        alert('No model present');
    }

    if($.trim($('#custom-text').text())=='No file chosen, yet.')
    {
        alert('please load an image before starting model');


    }
        let image=document.getElementById("preview");
        console.log(image);
        let tensor=processImage(image);

        let predictions= await model.predict(tensor).data();
        console.log(predictions);
        let results = Array.from(predictions)
        .map(function (p, i) {
          return {
            probability: p,
            className: classNames[i]
          };
        }).sort(function (a, b) {
          return b.probability - a.probability;
        }).slice(0, 5);

        alert(results[0].className);
        console.log(results);


}

最后，我用来在 python 中加载测试图像的代码。这就是为我的模型设置图像格式的方式。

def load_image(img_path, show=False):

    img = image.load_img(img_path, target_size=(256, 256))
    img_tensor = image.img_to_array(img)                    # (height, width, channels)
    img_tensor = np.expand_dims(img_tensor, axis=0)         # (1, height, width, channels), add a dimension because the model expects this shape: (batch_size, height, width, channels)
    img_tensor /= 255.                                      # imshow expects values in the range [0, 1]

    if show:
        plt.imshow(img_tensor[0])                           
        plt.axis('off')
        plt.show()

    return img_tensor

我真的只需要有人告诉我我用于模型的 load_image 格式与我在 javascript 中使用的 processImage 代码之间的差异。我需要在 javascript 代码中添加或删除什么才能正确处理我的图像？

Answer 1

js和python应用的预处理不同。

在python

normalized = data / 255

在 js 中

normalized = 1 - (data / 255)

要在js中有相同的归一化，归一化应该是：

const normalized = resized.div(offset)

当keras模型加载到tensorjs中时，它变得完全不准确

When keras model is loaded into tensorjs, it becomes completely inaccurate

python

tensorflow

keras

tensorflow.js