如何在 tensorflow 数据集上使用 mobilenet_v2.preprocess_input

Question

我再次为 tensorflow 数据集的使用而苦恼。我再次通过

加载我的图片

data = keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
  './data', 
  labels='inferred', 
  label_mode='binary', 
  validation_split=0.2, 
  subset="training", 
  image_size=(img_height, img_width), 
  batch_size=sz_batch, 
  crop_to_aspect_ratio=True
)

我想在预训练的MobileNetV2中使用这个数据集

model = keras.applications.mobilenet_v2.MobileNetV2(input_shape=(img_height, img_width, 3), weights='imagenet')

documentation 表示，输入数据必须缩放到 -1 和 1 之间。为此，提供了 preprocess_input 函数。当我在我的数据集上使用这个函数时

scaled_data = tf.keras.applications.mobilenet_v2.preprocess_input(data)

我收到错误：TypeError: unsupported operand type(s) for /=: 'BatchDataset' and 'float'

那么如何在 tensorflow 数据集上正确使用这个函数呢？

Answer 1

也许尝试使用 tf.data.Dataset.map:

import tensorflow as tf
import pathlib

dataset_url = "https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz"
data_dir = tf.keras.utils.get_file('flower_photos', origin=dataset_url, untar=True)
data_dir = pathlib.Path(data_dir)

batch_size = 32

train_ds = tf.keras.utils.image_dataset_from_directory(
  data_dir,
  validation_split=0.2,
  subset="training",
  seed=123,
  image_size=(180, 180),
  batch_size=batch_size)

def preprocess(images, labels):
  return tf.keras.applications.mobilenet_v2.preprocess_input(images), labels

train_ds = train_ds.map(preprocess)

images, _ = next(iter(train_ds.take(1)))
image = images[0]
plt.imshow(image.numpy())

预处理图像之前：

仅使用 tf.keras.applications.mobilenet_v2.preprocess_input 预处理图像后：

仅使用 tf.keras.layers.Rescaling(1./255) 预处理图像后：

如何在 tensorflow 数据集上使用 mobilenet_v2.preprocess_input

How to use mobilenet_v2.preprocess_input on tensorflow dataset

python

tensorflow

keras

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