Tensorflow 本地TFJS模型（迁移学习MobileNet）返回错误的预测

我使用MobileNet的迁移学习来解决图像问题。我用ImageDataGenerator

（rescale=1./127.5）

加载了图像

培训后，我将其转换为：

tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model --weight_shard_size_bytes 10000000000 model tmp

下一步是在我的Expo应用程序中加载我的模型和体重文件：

const model = await tf.loadGraphModel(bundleResourceIO(modelJson,modelWeight));

并规范化我的输入图像：

const normalized  = imageTensor.toFloat().sub(127.5).div(127.5);

输出完全错误（一个类始终为1，其他所有类始终为0）

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有人知道问题可能是什么吗？

通过此规范化解决了问题：

const normalized  = imageTensor.toFloat().sub(127).div(128);

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尝试使用

1./127.5-1

重新缩放。MobileNet希望图像的范围为（-1,1）。@Frightera如下：imageTensor.toFloat（）.div（127.5）.sub（1）？不起作用，但：/