我对 Keras 中的输入预处理有疑问。
如果你看预处理源代码
https://github.com/keras-team/keras/blob/master/keras/applications/imagenet_utils.py#L149
默认预处理模式似乎是 Caffe。他们的sn-p代码也直接使用它
https://github.com/fchollet/deep-learning-models
我的问题是，为什么 Keras 不检查 Keras.backend() 以找到正确的模式并适当地进行预处理？这可能是一个错误吗？
我的后端是 tensorflow，所以我想知道直接运行他们示例中提供的代码是否是个好主意。
谢谢
【问题讨论】：
标签： neural-network keras
每个模型都有自己的预处理。
有些人从您展示的代码中进行预处理（其中明确声明为mode='caffe'）。一些模型声明了自己的预处理。始终从与您尝试实例化的模型相同的模块中导入预处理函数，以便导入正确的函数。
该模式适合模型的构建方式。如果模型是使用caffe 模式构建的，那么它只能在遵循该规范的输入下正常工作。
同样适用于所有其他模式。
Tensorflow 还是 Theano？
这并不重要。 Keras 确实可以正确处理这些格式。
正如您在该源代码中看到的那样，keras 有K.image_data_format()，它取自您的默认配置（您可以在keras.json 文件中找到您的默认配置，通常是channels_last）。
无论您使用的是 Theano 还是 Tensorflow，Keras 都会正确处理格式。我建议，除非您有理由或明确的偏好，否则您将配置与channels_last 保持原样。这使得将卷积层与其他层和损失函数集成起来变得更加容易。 keras 中的所有内容都倾向于在最后一个轴上工作，因此，将通道也留在最后一个位置以避免额外的工作。
【讨论】：