tf.keras.layers.experimental.preprocessing.rescaling

时间: 2023-04-27 17:02:45 浏览: 194
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tf.keras_分类模块数据归一化.ipynb_quietlyxoc_keras_归一化_lateory_tf.keras_源

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。
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解释这段代码的意思：model = tf.keras.models.Sequential([ # 归一化，将像素值处理成0到1之间的值 tf.keras.layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1. / 255, input_shape=IMG_SHAPE), # 卷积层，32个输出通道，3*3的卷积核，激活函数为relu tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu'), # 池化层，特征图大小减半 tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2), # Dropout层 tf.keras.layers.Dropout(0.2), # 卷积层，64个输出通道，3*3的卷积核，激活函数为relu tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), # 池化层，特征图大小减半 tf.keras.layers.MaxPooling2D(2, 2), # 将二维的特征图拉直 tf.keras.layers.Flatten(), # 128个神经元的全连接层 tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), # 输出层，对应数据集具体的类别数目 tf.keras.layers.Dense(5, activation='softmax') ])

- Rescaling层：将像素值归一化到0到1之间的范围。 - Conv2D层：32个输出通道，使用3x3的卷积核进行卷积操作，并使用relu激活函数。 - MaxPooling2D层：特征图大小减半，用于降低模型的计算复杂度。 - Dropout层：对...

def model_load(IMG_SHAPE=(224, 224, 3), class_num=12): # 加载预训练的mobilenet模型 base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=IMG_SHAPE, include_top=False, weights='imagenet') # 将模型的主干参数进行冻结 base_model.trainable = False model = tf.keras.models.Sequential([ # 进行归一化的处理 tf.keras.layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1. / 127.5, offset=-1, input_shape=IMG_SHAPE), # 设置主干模型 base_model, # 对主干模型的输出进行全局平均池化 tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D(), # 通过全连接层映射到最后的分类数目上 tf.keras.layers.Dense(class_num, activation='softmax') ]) model.summary() # 模型训练的优化器为adam优化器，模型的损失函数为交叉熵损失函数 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) return model

1. tf.keras.layers.experimental.preprocessing.Rescaling层用于对输入图像进行归一化处理。 2. 将预训练的MobileNetV2模型作为主干模型添加到序列模型中。 3. tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D层用于对...

如何用tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory()生成训练集验证集和测试集

normalization_layer = tf.keras.layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255) # 构建模型 model = tf.keras.Sequential([ data_augmentation, normalization_layer, tf.keras.layers.Conv2D(32, 3, ...

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： python import tensorflow as tf def rescale_fn(x): return x / 255.0 rescaling_layer = tf.keras...

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

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...

import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, models, optimizers from tensorflow.keras.preprocessing import image_dataset_from_directory import matplotlib.pyplot as plt # 定义数据集路径 data_dir = r'F:\Pycham\project\data\FMD' # 定义图像大小和批处理大小 image_size = (224, 224) batch_size = 32 # 从目录中加载训练数据集 train_ds = image_dataset_from_directory( data_dir, validation_split=0.2, subset="training", seed=123, image_size=image_size, batch_size=batch_size) # 从目录中加载验证数据集 val_ds = image_dataset_from_directory( data_dir, validation_split=0.2, subset="validation", seed=123, image_size=image_size, batch_size=batch_size) # 构建卷积神经网络模型 model = models.Sequential() model.add(layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255, input_shape=(image_size[0], image_size[1], 3))) model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) # 添加全连接层 model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(128, activation='selu')) model.add(layers.Dropout(0.5)) model.add(layers.Dense(64, activation='selu')) model.add(layers.Dense(10)) # 编译模型，使用 SGD 优化器和 Categorical Crossentropy 损失函数 model.compile(optimizer=optimizers.SGD(learning_rate=0.01, momentum=0.9), loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True), metrics=['accuracy']) # 训练模型，共训练 20 轮 history = model.fit(train_ds, epochs=5, validation_data=val_ds) # 绘制训练过程中的准确率和损失曲线 plt.plot(history.history['accuracy'], label='accuracy') plt.plot(history.history['val_accuracy'], label = 'val_accuracy') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Accuracy') plt.ylim([0.5, 1]) plt.legend(loc='lower right') plt.show() # 在测试集上评估模型准确率 test_loss, test_acc = model.evaluate(val_ds) print(f'测试准确率: {test_acc}')上述代码得出的准确率仅为0.5，请你通过修改学习率等方式修改代码，假设数据集路径为F:\Pycham\project\data\FMD

model.add(layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255, input_shape=(image_size[0], image_size[1], 3))) model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='selu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, ...

layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255, input_shape=(24, 24, 1)), layers.Conv2D(24, 3, padding='same', activation='relu'), layers.MaxPooling2D(), layers.Conv2D(32, 3, padding='same', activation='relu'), layers.MaxPooling2D(), layers.Conv2D(64, 3, padding='same', activation='relu'), layers.MaxPooling2D(), layers.Dropout(0.2), layers.Flatten(), layers.Dense(96, activation='relu'), layers.Dense(15)]改写第一行代码绕开experimental模块

可以使用以下代码绕开experimental...这里使用了Input和Model代替了layers.Input和models.Model，并将所有的层都直接引入了，而不是使用experimental.preprocessing.Rescaling和layers.experimental。
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