Pipeline 类keras.layers.Pipeline(layers, name=None)
将一系列层应用于输入。
此类可用于构建预处理管道，特别是图像数据增强管道。与 Sequential 模型相比，Pipeline 具有一些重要区别：
Model，而是一个普通的层。tf.data 兼容时，管道也将保持 tf.data 兼容。也就是说，在 tf.data 上下文中，管道不会尝试将其输入转换为后端原生张量（与 Sequential 模型不同）。示例
from keras import layers
preprocessing_pipeline = layers.Pipeline([
layers.AutoContrast(),
layers.RandomZoom(0.2),
layers.RandomRotation(0.2),
])
# `ds` is a tf.data.Dataset
preprocessed_ds = ds.map(
preprocessing_pipeline,
num_parallel_calls=4,
)