Question

错误说明 有效处理输入的前置处理功能

def foo(inp): 
 inp = keras.preprocessing.image.img_to_array(inp)
 return keras.preprocessing.image.array_to_img(inp)

导致TypeError：当我执行from tensorflow import keras而不是import keras时，* =：'Image'和'float'的操作数类型不受支持，另一种阻止错误的方法是替换backg_subtr：

def foo(inp): 
 return inp

环境：带有tf.keras v2.1.2-tf的tensorflow-gpu后端（v1.05）。 Keras v2.1.5。在没有tensorflow 2.1且没有单独的keras软件包的新环境中，我遇到相同的错误。

问题：

为什么与仅返回输入相比，将输入转换为数组并再次返回却得到不同的结果？
如何确定我是否存在依赖关系问题？或者更好的是，有一组已知可以一起使用的软件包版本吗？

背景：我正在尝试将代码迁移到tensorflow 2.1中的单个后端keras。我的第一步是用tf.keras替换所有调用keras的函数。 conda install tensorflow=2.1不会安装枕头（这是必需的），所以也许我现在使用的枕头版本不是正确的枕头，也许还有其他必需的软件包正在安装，但没有正确的版本

产生错误的代码示例（数据是一组80x80 8位RGB .png文件。）：

useTfKeras = True 

if useTfKeras:
    from tensorflow import keras
else:
    import keras

import numpy as np


def backg_subtr(inp): 
     inp = keras.preprocessing.image.img_to_array(inp)
     # if useTfKeras:
     #     return inp    
     return keras.preprocessing.image.array_to_img(inp)

pathin = 'D:\\Data\\val_set\\'
thumb_shape = (80,80)
input_shape = thumb_shape + (3,) # keras.backend.image_data_format() == "channels_first"

sample_names_use = ['Type A', 'Type B', 'Type C']

test_datagen = keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(
    rescale = 1./255, 
    preprocessing_function=backg_subtr
    )
thumb_generator = test_datagen.flow_from_directory(
    pathin, 
    target_size=thumb_shape, 
    batch_size=1, 
    class_mode="sparse", 
    shuffle=False, 
    follow_links=True
    )

x_thumbs = np.empty((len(thumb_generator),) + input_shape, dtype=np.float32)
y_presco = np.zeros((len(thumb_generator),),"int8")-1 # initialize the prescore to -1

for idx2 in range(len(thumb_generator)):
    (x_thumbs[idx2,],y_presco[idx2,]) = thumb_generator.next()

回溯：

runfile('C:/proj/DL_code/code/MWE_Generator bug.py', wdir='C:/proj/DL_code_/code')

Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-54-f6170b62f133>", line 1, in <module>
    runfile('C:/proj/DL_code/code/MWE_Generator bug.py', wdir='C:/proj/DL_code/code')

  File "C:\Users\CoumansF\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\DLenv\lib\site-packages\spyder_kernels\customize\spydercustomize.py", line 827, in runfile
    execfile(filename, namespace)

  File "C:\Users\CoumansF\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\DLenv\lib\site-packages\spyder_kernels\customize\spydercustomize.py", line 110, in execfile
    exec(compile(f.read(), filename, 'exec'), namespace)

  File "C:/proj/DL_code/code/MWE_Generator bug.py", line 40, in <module>
    (x_thumbs[idx2,],y_presco[idx2,]) = thumb_generator.next()

  File "C:\Users\CoumansF\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\DLenv\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\_impl\keras\preprocessing\image.py", line 1243, in next
    return self._get_batches_of_transformed_samples(index_array)

  File "C:\Users\CoumansF\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\DLenv\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\_impl\keras\preprocessing\image.py", line 1208, in _get_batches_of_transformed_samples
    x = self.image_data_generator.standardize(x)

  File "C:\Users\CoumansF\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\DLenv\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\_impl\keras\preprocessing\image.py", line 590, in standardize
    x *= self.rescale

TypeError: unsupported operand type(s) for *=: 'Image' and 'float'

虫子？来自tf.Keras的预处理函数ImageDataGenerator

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