Keras Efficientnet B0 использует входные значения от 0 до 255

#python #tensorflow #keras #imagenet #efficientnet

#python #тензорный поток #keras #imagenet #efficientnet

Вопрос:

Я использую EfficientNet B0 из приложения keras.

 tf.keras.applications.EfficientNetB0(include_top=True,weights=None,input_tensor=None, input_shape=(224, 224, 6), pooling=None,classes=5,classifier_activation="softmax")
 

Таким образом, Keras нормализует входные данные до (0,1). Я нашел следующую строку в коде keras:

 x = layers.Rescaling(1. / 255.)(x)
 

Теперь я не хочу масштабировать входные данные. В качестве входных данных я хочу использовать исходное изображение, потому что я работаю с платой coral edgetpu. Эта плата работает быстро только с int8.
Я просто хочу удалить строку выше.
Я мог бы скопировать код из keras в свой проект.
Но тогда это больше не работает, когда я использую другую версию Tensorflow.
У кого-нибудь есть идея?

Я использую Tensorflow 2.4

Комментарии:

1. Вы могли бы просто умножить свои входные данные на 255

2. Спасибо за ответ. Но я использую квантование с учетом обучения. И уровень масштабирования не поддерживается квантованием с учетом обучения. Я пытался использовать квантование после обучения, но производительность была плохой.