layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255, input_shape=(24, 24, 1))将这行代码改写成调用tensorflow-addons中的experimental模块

可以使用 `tfa.image.rescale` 函数来实现相同的功能。下面是修改后的代码：

import tensorflow_addons as tfa

# Rescale the input image
rescale = tfa.image.rescale(scale=1./255)
input_layer = tf.keras.layers.Input(shape=(24, 24, 1))
x = rescale(input_layer)

这里我们导入了 TensorFlow Addons 并使用其 `tfa.image.rescale` 函数来对输入图像进行归一化。与原始代码相比，我们只需要导入 TensorFlow Addons 并将 `Rescaling` 层替换为 `tfa.image.rescale` 函数即可。

相关问题

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。

解释一下这段代码 model = models.Sequential([ layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1. / 255, input_shape=(img_height, img_width, 3)), layers.Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', input_shape=(img_height, img_width, 3)), # 卷积层1，卷积核3*3 layers.Av

这段代码定义了一个简单的卷积神经网络模型，包含了一些常见的层和预处理步骤。

首先，使用 `layers.experimental.preprocessing.Rescaling` 层对输入进行预处理，将像素值缩放到 0 到 1 之间。其中，`img_height` 和 `img_width` 分别表示输入图像的高和宽，`3` 表示输入图像是 RGB 彩色图像，因此有 3 个通道。

接下来，使用 `layers.Conv2D` 层添加了一个卷积层。该层包含了 16 个 3x3 的卷积核，使用 ReLU 激活函数进行激活。由于该层是第一层卷积层，因此需要指定输入的形状为 `(img_height, img_width, 3)`。

接着，使用 `layers.AveragePooling2D` 层进行平均池化操作，对卷积层的输出进行下采样，降低特征图的维度。在这里，使用 2x2 的池化窗口进行平均池化操作。

然后，使用 `layers.Conv2D` 层再次添加了一个卷积层。该层包含了 32 个 3x3 的卷积核，使用 ReLU 激活函数进行激活。

接着，再次使用 `layers.AveragePooling2D` 层进行平均池化操作，降低特征图的维度。

最后，使用 `layers.Flatten` 层将特征图展开成一维的向量，然后使用 `layers.Dense` 层添加一个全连接层，输出维度为 10，使用 softmax 函数进行激活，得到最终的分类结果。