photo_1 = np.asarray(image_1).astype(np.float64)/255

这段代码将 `image_1` 转换为 NumPy 数组，并进行了数据类型转换和归一化操作。

首先，通过 `np.asarray(image_1)` 将图像 `image_1` 转换为 NumPy 数组。

然后，使用 `.astype(np.float64)` 将数组的数据类型转换为 `np.float64`，即浮点数类型，以便后续进行精确计算。

接下来，将数组的每个元素除以 255，通过除以最大像素值来进行归一化操作。这将将图像的像素值范围从 [0, 255] 缩放到 [0, 1]。

最后，得到的结果是一个归一化后的浮点数数组 `photo_1`，其中每个元素表示原始图像中对应像素的归一化值。这样的归一化操作通常有助于提高模型的训练效果和数值稳定性。