Keras 模型在 python 中按预期执行,但在转换模型后,相同数据的结果不同。
我尝试更新 keras 和 tensorflow-js 版本,但仍然是同样的问题。
用于测试的 Python 代码:
import keras
import cv2
model = keras.models.load_model("keras_model.h5")
img = cv2.imread("test_image.jpg")
def preprocessing_img(img):
img = cv2.resize(img, (50,50))
x = np.array(img)
image = np.expand_dims(x, axis=0)
return image/255
prediction_array= model.predict(preprocessing_img(img))
print(prediction_array)
print(np.argmax(prediction_array))
结果:[[1.9591815e-16 1.0000000e+00 3.8602989e-18 3.2472009e-19 5.8910814e-11]] 1
这些结果是正确的。
Javascript代码:
tfjs 版本:
<script type="text/javascript" src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@0.13.5">
</script>
js中的preprocessing_img方法和预测:
function preprocessing_img(img)
{
let tensor = tf.fromPixels(img)
const resized = tf.image.resizeBilinear(tensor, [50, 50]).toFloat()
const offset = tf.scalar(255.0);
const normalized = tf.scalar(1.0).sub(resized.div(offset));
const batched = normalized.expandDims(0)
return batched
}
const pred = model.predict(preprocessing_img(imgEl)).dataSync()
const class_index = tf.argMax(pred);
在这种情况下,结果不一样,pred 数组中的最后一个索引是 1 90% 的时间。
我认为javascript中图像的预处理方法有问题,因为我不是javascript专家,还是我在javascript部分遗漏了什么?