tf.image.per_image_standardization(image)

`tf.image.per_image_standardization(image)` 是 TensorFlow 中的一个图像预处理函数，用于对图像进行标准化处理。它会对每个像素进行如下计算： `(pixel - mean) / adjusted_stddev`，其中 `mean` 是图像的均值，`adjusted_stddev` 是通过计算像素值的标准差并加上一个小的常数（`0.1`）得到的调整后的标准差。这个函数可以使得图像的像素值分布更加集中在零附近，有助于提高模型的训练效果。需要注意的是，这个函数要求输入的图像是浮点类型的，且像素值应该在 `[0, 1]` 范围内。

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tf.image.per_image_standardization

b'tf.image.per_image_standardization'是TensorFlow中图像预处理的函数之一，用于将输入的图像进行标准化处理，使得图像的均值为0，方差为1。这个函数会对每张图像的每个像素进行独立的标准化，因此每个像素的值都会发生变化。

image = tf.image.per_image_standardization(image)

在您的代码中，`tf.image.per_image_standardization` 函数用于对图像进行标准化处理。该函数的作用是对每个图像进行零均值化和归一化，使得图像的像素值在均值为0，标准差为1的范围内。

如果您要处理多个图像，而不仅仅是一个图像，您需要对每个图像分别应用 `per_image_standardization` 函数。以下是修改后的代码示例：

for index, img in enumerate(test_img):
    image = Image.open(img)
    image = image.resize([208, 208])
    image_array = np.array(image)
    image = tf.cast(image_array, tf.float32)
    image = tf.image.per_image_standardization(image)  # 对每个图像进行标准化处理
    image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3])
    logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES)
    logit = tf.nn.softmax(logit)

这样，您就可以对每个图像应用标准化处理，并将它们作为批量输入传递给模型。注意，在这个例子中，我们仍然使用了 `BATCH_SIZE` 的值为 1，因为每次处理一个图像。如果要处理多个图像，可以将 `BATCH_SIZE` 的值设置为大于 1 的数。