layers.experimental.preprocessing.rescaling

b'layers.experimental.preprocessing.rescaling' 是 TensorFlow 中的一个图层，用于对输入数据进行重新缩放。该图层将输入数据的每个元素除以一个指定的值，通常为 255，以使输入数据的范围在 [0,1] 内。这对于图像处理等数据预处理中非常有用。

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tf.keras.layers.experimental.preprocessing.rescaling

tf.keras.layers.experimental.preprocessing.rescaling是TensorFlow 2.中的一个预处理层，用于对输入数据进行重新缩放。它可以将输入数据的值域缩放到指定的范围内，例如[,1]或[-1,1]。这个层可以应用于任何类型的输入数据，包括图像、文本和数值数据。它可以帮助提高模型的训练效果和泛化能力。

layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255, input_shape=(24, 24, 1))改写这行代码绕开experimental模块

可以通过使用`tf.keras.layers.Lambda`来替代`layers.experimental.preprocessing.Rescaling`，如下所示：

import tensorflow as tf

def rescale_fn(x):
    return x / 255.0

rescaling_layer = tf.keras.layers.Lambda(rescale_fn, input_shape=(24, 24, 1))

这里定义了一个名为`rescale_fn`的函数，它将输入值除以255。然后，使用`tf.keras.layers.Lambda`将这个函数转换成一个Keras层。最后，将这个层作为模型的第一层即可。