ViTImageClassifierPreprocessor
类keras_hub.models.ViTImageClassifierPreprocessor(image_converter=None, **kwargs)
图像分类预处理层的基类。
ImageClassifierPreprocessor
任务包装了一个 keras_hub.layers.ImageConverter
,以创建一个用于图像分类任务的预处理层。它旨在与 keras_hub.models.ImageClassifier
任务配对使用。
所有 ImageClassifierPreprocessor
都接受三个输入:x
、y
和 sample_weight
。x
作为第一个输入,必须始终包含。它可以是一张图像或一批图像。请参阅下面的示例。y
和 sample_weight
是可选输入,将直接按原样传递。通常,y
将是分类标签,而 sample_weight
不会提供。
如果提供了标签,该层将输出 x
或一个 (x, y)
元组;如果提供了标签和样本权重,则输出一个 (x, y, sample_weight)
元组。x
将是应用所有模型预处理后的输入图像。
所有 ImageClassifierPreprocessor
任务都包含一个 from_preset()
构造函数,可用于加载预训练的配置和词汇表。您可以直接在此基类上调用 from_preset()
构造函数,在这种情况下,将自动实例化适用于您的模型的正确类。
示例。
preprocessor = keras_hub.models.ImageClassifierPreprocessor.from_preset(
"resnet_50",
)
# Resize a single image for resnet 50.
x = np.random.randint(0, 256, (512, 512, 3))
x = preprocessor(x)
# Resize a labeled image.
x, y = np.random.randint(0, 256, (512, 512, 3)), 1
x, y = preprocessor(x, y)
# Resize a batch of labeled images.
x, y = [
np.random.randint(0, 256, (512, 512, 3)),
np.zeros((512, 512, 3))
], [1, 0]
x, y = preprocessor(x, y)
# Use a [`tf.data.Dataset`](https://tensorflowcn.cn/api_docs/python/tf/data/Dataset).
ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x, y)).batch(2)
ds = ds.map(preprocessor, num_parallel_calls=tf.data.AUTOTUNE)
from_preset
方法ViTImageClassifierPreprocessor.from_preset(
preset, config_file="preprocessor.json", **kwargs
)
从模型预设实例化一个 keras_hub.models.Preprocessor
。
预设是一个包含配置、权重和其他文件资产的目录,用于保存和加载预训练模型。preset
可以以下列方式之一传入:
'bert_base_en'
'kaggle://user/bert/keras/bert_base_en'
'hf://user/bert_base_en'
'./bert_base_en'
对于任何 Preprocessor
子类,您都可以运行 cls.presets.keys()
来列出该类上所有可用的内置预设。
由于给定模型通常有多个预处理类,因此此方法应在特定的子类上调用,例如 keras_hub.models.BertTextClassifierPreprocessor.from_preset()
。
参数
示例
# Load a preprocessor for Gemma generation.
preprocessor = keras_hub.models.CausalLMPreprocessor.from_preset(
"gemma_2b_en",
)
# Load a preprocessor for Bert classification.
preprocessor = keras_hub.models.TextClassifierPreprocessor.from_preset(
"bert_base_en",
)
预设 | 参数 | 描述 |
---|---|---|
vit_base_patch16_224_imagenet | 85.80M | ViT-B16 模型在 ImageNet 1k 数据集上预训练,图像分辨率为 224x224 |
vit_base_patch16_224_imagenet21k | 85.80M | ViT-B16 主干网络在 ImageNet 21k 数据集上预训练,图像分辨率为 224x224 |
vit_base_patch16_384_imagenet | 86.09M | ViT-B16 模型在 ImageNet 1k 数据集上预训练,图像分辨率为 384x384 |
vit_base_patch32_224_imagenet21k | 87.46M | ViT-B32 主干网络在 ImageNet 21k 数据集上预训练,图像分辨率为 224x224 |
vit_base_patch32_384_imagenet | 87.53M | ViT-B32 模型在 ImageNet 1k 数据集上预训练,图像分辨率为 384x384 |
vit_large_patch16_224_imagenet | 303.30M | ViT-L16 模型在 ImageNet 1k 数据集上预训练,图像分辨率为 224x224 |
vit_large_patch16_224_imagenet21k | 303.30M | ViT-L16 主干网络在 ImageNet 21k 数据集上预训练,图像分辨率为 224x224 |
vit_large_patch16_384_imagenet | 303.69M | ViT-L16 模型在 ImageNet 1k 数据集上预训练,图像分辨率为 384x384 |
vit_large_patch32_224_imagenet21k | 305.51M | ViT-L32 主干网络在 ImageNet 21k 数据集上预训练,图像分辨率为 224x224 |
vit_large_patch32_384_imagenet | 305.61M | ViT-L32 模型在 ImageNet 1k 数据集上预训练,图像分辨率为 384x384 |
vit_huge_patch14_224_imagenet21k | 630.76M | ViT-H14 主干网络在 ImageNet 21k 数据集上预训练,图像分辨率为 224x224 |
image_converter
属性keras_hub.models.ViTImageClassifierPreprocessor.image_converter
用于预处理图像数据的图像转换器。