关于图像预处理，我在将 Tensorflow Python 转换为 Tensorflow.js 时遇到了问题。我错过了什么？

Question

关于图像预处理，我在将 Tensorflow Python 过渡到 Tensorflow.js 时遇到问题

在Python

single_coin = r"C:\temp\coinsSaint-03o.jpg"
img = image.load_img(single_coin, target_size = (100, 100))
array = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(array, axis=0)
vimage = np.vstack([x])
prediction =model.predict(vimage)
print(prediction[0])

我得到了正确的结果

[2.8914417e-05 3.5085387e-03 1.9252902e-03 6.2635467e-05 3.7389682e-03 1.2983804e-03 7.4157811e-04 1.4608903e-04 2.7099697e-06 1.1844193e-02 1.3398369e-04 9.3798796e-03 9.7308388e-05 7.3931034e-05 1.9695959e-04 9.6496813e-05 4.2653349e-04 8.7305409e-05 8.1476872e-04 4.9094640e-04 1.3498703e-04 9.6476960e-01]

但是在Tensorflow.js同一张图片post中有如下预处理函数：

function preprocess(img)
{
     let tensor = tf.browser.fromPixels(img)
     const resized = tf.image.resizeBilinear(tensor, [100, 100]).toFloat()
     const offset = tf.scalar(255.0);
     const normalized = tf.scalar(1.0).sub(resized.div(offset));
     const batched = normalized.expandDims(0)
     return batched
}

我得到以下结果：

[0.044167134910821915, 0.04726826772093773, 0.04546305909752846, 0.04596292972564697, 0.044733788818120956, 0.04367975518107414, 0.04373137652873993, 0.044592827558517456, 0.045657724142074585, 0.0449688546359539, 0.04648510739207268, 0.04426411911845207, 0.04494940862059593, 0.0457320399582386, 0.045905906707048416, 0.04473186656832695, 0.04691491648554802, 0.04441603645682335, 0.04782886058092117, 0.04696653410792351, 0.045027654618024826, 0.04655187949538231]

我显然没有适当地翻译预处理。有人看到我遗漏了什么吗？

Answer 1

python 代码中没有应用规范化，但 js 代码中有规范化。在 js 中应用的相同规范化也应用于 python，或者从 js 代码中删除规范化。

已给出类似答案

关于图像预处理，我在将 Tensorflow Python 转换为 Tensorflow.js 时遇到了问题。我错过了什么？

I'm having trouble with the transition of Tensorflow Python to Tensorflow.js in regards to image preprocessing. What am I missing?

tensorflow

tensorflow.js