Python 图像规格化时的黑色图像

您好，我按照TF 2.3上的教程使用以下步骤来规范化图像：

但在测试了这个训练后，我的视觉模型并没有收敛。如果我不使用标准化层，它可以正常工作，但我担心使用非标准化图像会损害它的性能。另外，在尝试渲染规范化图像后，我只看到黑色图像

我使用

imshow

来显示图像

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我真的不明白为什么我使用

imshow（）

时图像是黑色的，为什么我的模型不能处理规范化的图像

这应该有帮助：@Scratch'N'Purr很有趣，谢谢。那么问题一定是我的学习率。是的，你的lr可能太大了，特别是如果你的值在0到0之间标准化1@ScratchN'Purr我确实试过像1e-4-1e-6这样的东西，我认为这就足够了，现在我不太确定plt.imshow（）或cv2.imshow（）。你的图像是RGB还是灰色的？

from tensorflow.keras import layers

normalization_layer = tf.keras.layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255)
normalized_ds = train_ds.map(lambda x, y: (normalization_layer(x), y))
image_batch, labels_batch = next(iter(normalized_ds))
first_image = image_batch[0]
# Notice the pixels values are now in `[0,1]`.
print(np.min(first_image), np.max(first_image))