这段代码往往是对输入的图像在举行卷积等处理之前，先举行放缩。
通过AI答复问题：
代码做了什么
在TensorFlow和Keras中，layers.Rescaling(1./255)(inputs) 这行代码的作用是将输入数据（inputs）的像素值从原始的[0, 255]范围缩放到[0, 1]范围。这是图像预处理中常见的一步，特殊是在练习神经网络时，因为大多数神经网络模子在练习时假设输入数据的特征值在[0, 1]或[-1, 1]这样的范围内。
这里的 layers.Rescaling(1./255) 创建了一个Rescaling层，它会在数据通过该层时主动将每个像素值除以255。然后，这个层被应用到inputs上，即inputs是前一层的输出，也是Rescaling层的输入。
具体来说：
layers.Rescaling 是Keras中的一个层，用于对输入数据举行缩放。
1./255 是缩放因子，意味着每个像素值都会被除以255。这是因为图像数据通常以8位无符号整数（uint8）格式存储，其值域为[0, 255]。为了将这些值缩放到[0, 1]范围，我们需要将它们除以255。
(inputs) 表现将inputs作为Rescaling层的输入。在Keras中，层对象（如Rescaling）可以直接通过调用（即加上括号和输入参数）来应用到数据上，从而创建一个新的张量（Tensor），该张量包含了经过层处理的数据。
因此，x = layers.Rescaling(1./255)(inputs) 这行代码执行了以下操纵：
1.创建一个Rescaling层，其缩放因子为1./255。
2.将inputs（即模子的原始输入数据）传递给这个Rescaling层。
3.Rescaling层将inputs中的每个像素值除以255，从而得到新的张量。
4.将这个新的张量赋值给变量x，以便在模子的后续层中利用。
为什么要1./255
在图像处理中，将像素值从原始的[0, 255]范围缩放到[0, 1]范围，或者在某些情况下缩放到[-1, 1]范围，是出于几个原因：
1.模子练习服从：大多数神经网络模子在练习时假设输入数据的特征值位于一个较小的范围内。当输入数据的范围很大时（如[0, 255]），模子大概需要更长的时间来收敛，因为梯度更新大概会很大或很小，导致练习过程不稳定。通过将像素值缩放到[0, 1]，可以减少这种影响，使模子更容易练习。
2.数值稳定性：在深度学习中，数值稳定性是一个紧张的问题。当输入数据的范围很大时，大概会导致计算过程中的数值问题，如浮点数溢出或下溢。通过将像素值缩放到一个较小的范围内，可以减少这类问题的发生。
3.便于参数初始化：在神经网络中，参数的初始化通常基于输入数据的范围。当输入数据的范围已知且较小时，可以更容易地选择符合的初始化方法，从而有助于模子的快速收敛。
4.符合模子假设：有些模子或模子的部分组件大概假设输入数据位于特定的范围内。比方，在激活函数中，sigmoid函数和tanh函数的输出范围分别是(0, 1)和(-1, 1)。如果输入数据已经位于这些范围内，那么这些激活函数大概会更有效地工作。
5.简化超参数调解：在练习神经网络时，需要调解许多超参数，如学习率、权重衰减等。当输入数据的范围已知且固定时，可以更容易地根据经验或实验来调解这些超参数，而无需担心输入数据范围对它们的影响。
至于为什么要利用1./255作为缩放因子，这是因为图像数据通常以8位无符号整数（uint8）格式存储，其值域为[0, 255]。为了将这些值缩放到[0, 1]范围，我们需要将它们除以255。而1./255就是255的倒数，用于执行这个除法操纵。在Python中，/运算符用于浮点数除法，而1.是一个浮点数，所以1./255也是一个浮点数，可以确保除法操纵得到的结果是浮点数而不是整数。
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。 |
