def build(self, rgb): """ load variable from npy to build the VGG :param rgb: rgb image [batch, height, width, 3] values scaled [0, 1] """ start_time = time.time() print("build model started") rgb_scaled = rgb * 255.0 # Convert RGB to BGR red, green, blue = tf.split(axis=3, num_or_size_splits=3, value=rgb_scaled) assert red.get_shape().as_list()[1:] == [224, 224, 1] assert green.get_shape().as_list()[1:] == [224, 224, 1] assert blue.get_shape().as_list()[1:] == [224, 224, 1] bgr = tf.concat(axis=3, values=[ blue - VGG_MEAN[0], green - VGG_MEAN[1], red - VGG_MEAN[2], ]) assert bgr.get_shape().as_list()[1:] == [224, 224, 3]

这段代码定义了一个build()函数，用于构建VGG19模型的计算图。该函数接收一个输入rgb，其shape为[batch, height, width, 3]，表示一个归一化后的RGB图像。在函数开始时，打印了一条提示信息，并记录了函数开始执行的时间。接下来，将输入rgb进行了一个放大255倍的操作，并将RGB图像转换为BGR图像，以便与预训练好的VGG19模型参数相适配。在转换时，使用了之前定义的VGG_MEAN向量，对输入图像进行了均值化处理。转换后的bgr变量的shape为[batch, height, width, 3]。最后，断言bgr的shape为[batch, 224, 224, 3]。

相关问题

VGG_MEAN = [103.939, 116.779, 123.68] class Vgg19: def __init__(self, vgg19_npy_path=None): if vgg19_npy_path is None: path = inspect.getfile(Vgg19) path = os.path.abspath(os.path.join(path, os.pardir)) path = os.path.join(path, "vgg19.npy") vgg19_npy_path = path print(vgg19_npy_path) self.data_dict = np.load(vgg19_npy_path, encoding='latin1').item() print("npy file loaded")

这段代码进一步完善了之前定义的Vgg19类，其中np.load()函数用于载入预先训练好的VGG19模型的参数，encoding='latin1'参数用于指定读取文件时使用的编码方式。该函数返回一个字典类型的对象，包含了VGG19模型中所有层的权重和偏置等参数。这些参数被存储在self.data_dict变量中，并在载入完成后打印了一条提示信息。

def _load_rml(self, npy_file): data = np.load(npy_file, allow_pickle=True) data = np.expand_dims(data, axis=0)/255.0解释代码

这段代码是用来加载一个.npy格式的文件，并将其归一化处理的。具体来说：

- `np.load(npy_file, allow_pickle=True)`：使用NumPy库中的`load()`函数加载.npy文件，`allow_pickle=True`表示允许加载包含Python对象的文件。
- `data = np.expand_dims(data, axis=0)`：将数据的维度扩展一维，变成一个4维张量，第一维为1，因为此处只加载了一个数据。
- `/255.0`：将像素值归一化到[0,1]的范围内。

最终得到的`data`是一个形状为`(1, H, W, C)`的4维张量，其中`H`、`W`和`C`分别表示图片的高、宽和通道数。