layers.experimental.preprocessing.Rescaling
я не могу понять, как работает данный метод, мне нужно отмасштабировать(уменьшить) изображение в 2 раза и я не могу этого сделать. Я так понимаю, что этот метод layers.experimental.preprocessing.Rescaling() уменьшает изображение? Есть ли ещё метод для уменьшения изображения в несколько раз? tensorflow 2.7 keras 2.7 Посмотрел перевод документации и не понял, что это значит. Перевод документации: Чтобы изменить масштаб ввода в [0, 255]диапазоне, чтобы он находился в [0, 1]диапазоне, вы должны передать scale=1./255.
Чтобы изменить масштаб ввода в [0, 255]диапазоне, чтобы он находился в [-1, 1]диапазоне, вы должны передать scale=1./127.5, offset=-1.
Изменение масштаба применяется как во время обучения, так и во время вывода. Входные данные могут иметь целочисленный тип или тип с плавающей запятой, и по умолчанию слой будет выводить числа с плавающей запятой.
Примечание. Этот уровень безопасно использовать внутри tf.dataконвейера (независимо от того, какой сервер вы используете).
Аргументы
Scale : Float, масштаб, применяемый к входам. offset : Float, смещение, применяемое к входам. **kwargs : аргументы ключевых слов базового уровня, такие как nameи dtype. Можете пожалуйста сказать, что такое "входы"? это изображения? заранее спасибо!
Ответы (1 шт):
Тот слой Rescaling, который вы хотите применить, изменяет не размер изображения, а значения данных. Например, у вас в данных есть значения в диапазоне от 0 до 255, а вы хотите получить значения диапазона от 0 до 1, тогда вы делаете Rescaling с коэффициентом 1/255 и получаете то, что хотели.
Если же вы хотите поменять именно размер изображения, то вам нужно использовать слой keras.layers.Resizing. Задайте ему параметры - выходной размер изображения, тип сглаживания и т.д., и получите изменённый размер изображения.