小编dor*_*mez的帖子

我始终使用此参数将原始图像像素值的数组缩放到[0,1]之间并指定参数rescale=1./255。

然后当我这样做时：

from keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array, ImageDataGenerator

img = load_img('val_00009301.JPEG')
img_arr = img_to_array(img)
datagen = ImageDataGenerator(rescale=1./255)
for batch in datagen.flow(img_arr, 
                            batch_size=1, 
                            save_to_dir='path/to/save', 
                            save_prefix='1_param', 
                            save_format='jpeg'):......`

当我检查“ path / to / save”目录时，我看到ImageDataGenerator类生成的图片完全正常。这是怎么回事？我应该看到几乎全黑的图像。

我在https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/installation.md上做了所有的事情,并最后更新了我的protoc.当我进入时$ protoc --version,它会在终端上抛出libprotoc 3.5.1.但是当我尝试这样做时$ python object_detection/builders/model_builder_test.py,它会抛出一个错误TypeError:_ new _()得到一个意外的关键字参数'serialized_options'.我究竟做错了什么？

我在安装Caffe2时遇到错误.在成功构建之后,在sudo make install步骤中,它会抛出错误,因为#error Caffe2要求Eigen至少为3.3.0