Я подготовил свои данные изображения для Tensorflow следующим образом:
data_generator = ImageDataGenerator(samplewise_center=True, samplewise_std_normalization=True, validation_split=val_frac)
train_iterator = data_generator.flow_from_directory(directory, batch_size=batch_size, subset="training", target_size=(128,128), shuffle=True)
val_iterator = data_generator.flow_from_directory(directory, batch_size=batch_size, subset="validation", target_size=(128,128))
После подбора и оценки модели я хочу ввести отдельные изображения в сеть для тестирования. Я получил часть об изменении размера изображения к целевым измерениям и добавлении фиктивного измерения для размера пакета, но есть ли какие-либо встроенные функции в тензорном потоке, которые будут центрировать и нормализовать изображение, прежде чем я передам его в сеть? Тем более, что я использовал выборочную нормализацию вместо функциональной нормализации.