Вы можете использовать функцию preprocessing_function в классе Keras ImageDataGenerator.
preprocessing_function : функция, которая будет применяться к каждому входу. Функция запустится после изменения размера и увеличения изображения. Функция должна принимать один аргумент: одно изображение (Numpy тензор с рангом 3) и выводить Numpy тензор той же формы.
#preprocessing_function function
def changeRange(image):
image[:, :, 0] = [(i/128.0)-1 for i in image[:, :, 0]]
image[:, :, 1] = [(i/128.0)-1 for i in image[:, :, 1]]
image[:, :, 2] = [(i/128.0)-1 for i in image[:, :, 2]]
return image
#data augementation
train_datagen = ImageDataGenerator(
rescale = None,
preprocessing_function=changeRange)
`