在 Keras/Tensorflow 2.0 中哪里可以找到 preprocess_input 的实现？答案

【问题标题】：Where to find implementation of preprocess_input in Keras / Tensorflow 2.0?在 Keras/Tensorflow 2.0 中哪里可以找到 preprocess_input 的实现？
【发布时间】：2020-03-09 23:57:56
【问题描述】：

当您使用 VGG、ResNet 等预训练网络时，过去它们都有相应的 preprocess_input 函数，这些函数直接在从 VGG / ResNet / 等模块调用/导入的函数中实现。

这些有助于寻找前任。如果你想反转转换。

现在，函数看起来像这样：

@keras_modules_injection
def decode_predictions(*args, **kwargs):
    return vgg16.decode_predictions(*args, **kwargs)

我从这里得到的：https://github.com/keras-team/keras/blob/6d30ab70a4f116554aa610ec1c00a6bc5f1247f3/keras/applications/vgg16.py

如果您在 Github 存储库中搜索字符串“preprocess_input”，则找不到任何实现。

他们去哪儿了？

【问题讨论】：

this one怎么样
我认为你应该看看keras_applications。例如在resnet50中，preprocess_input函数是从imagenet_utils导入的
谢谢@akilat90，就是这样。没想到它会在一个完全不同的存储库中。糟糕的是，他们将它们全部捆绑到一个功能中。

标签： tensorflow keras deep-learning

【解决方案1】：

为 ImageNet 数据预处理和预测解码的 Tensorflow 2.x 实现的详细信息和参考提供答案在tf.keras.applications.imagenet_utils 下。

tf.keras.applications.imagenet_utils.preprocess_input() 和 tf.keras.applications.imagenet_utils.decode_predictions() 都已移到一个类下。

这是 GitHub 实现的link。

【讨论】：