神经网络封装函数，输出图片的常用命令

神经网络封装函数通常是在深度学习库中创建的一种方便用户使用的工具，它简化了图像处理流程，包括读取、预处理和模型预测等步骤。在Python中，常见的库如TensorFlow和PyTorch提供了这样的功能。

例如，在TensorFlow中，你可以使用`tf.keras.preprocessing.image.load_img()`和`tf.keras.preprocessing.image.img_to_array()`这两个函数来加载图片并转换成数组形式，适合输入到神经网络模型中：

from tensorflow.keras.preprocessing import image

# 加载图片
img_path = 'path_to_your_image.jpg'
image = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))  # 可能需要调整尺寸

# 转换为数组
x = image.img_to_array(image)
x = np.expand_dims(x, axis=0)  # 添加批次维度

# 如果使用预训练模型，还需要做归一化等预处理
x = x / 255.0  # 归一化到[0, 1]

在PyTorch中，可以使用`torchvision`模块来操作图片：

import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 创建图像处理管道
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((224, 224)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])])

# 加载图片
img_path = 'path_to_your_image.jpg'
img = Image.open(img_path)
img = transform(img)

# 图片转换为张量并添加批次维度
img = img.unsqueeze(0)