Python中preprocessing.preprocessing_factory.get_preprocessing()函数的原理探究

preprocessing.preprocessing_factory.get_preprocessing() 是一个python函数，它的主要原理是根据给定的预处理方法名称返回相应的预处理方法对象。这个函数常用于图像处理中的预处理步骤，它能够帮助我们选择和创建常见的图像预处理方法，使得我们能够方便地进行图像数据的准备工作。

该函数的使用方法如下：

preprocessing_factory.get_preprocessing(preprocessing_name, is_training=False)

其中，preprocessing_name参数是一个字符串，指定了预处理方法的名称。而is_training参数是一个布尔值，用于指示是否是在训练过程中使用预处理方法。is_training参数的默认值为False。

下面我们以对图像进行随机裁剪（RandomCrop）和随机水平翻转（RandomFlipLeftRight）为例，来说明这个函数的使用和原理。

import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib import preprocessing

image = tf.read_file('image.jpg')
image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)
image = tf.image.convert_image_dtype(image, tf.float32)

preprocessing_name = 'random_crop'
is_training = True

preprocessing_fn = preprocessing.preprocessing_factory.get_preprocessing(preprocessing_name, is_training)

# 应用预处理方法
processed_image = preprocessing_fn(image, 224, 224)

with tf.Session() as sess:
    processed_image_val = sess.run(processed_image)

在这个例子中，我们首先加载了一张图片，并将其转换为浮点数类型的张量。然后，我们指定了预处理方法的名称为'random_crop'，并将is_training参数设置为True。随后，我们调用preprocessing_factory.get_preprocessing()函数，根据给定的名称和参数获取到了random_crop预处理方法的对象preprocessing_fn。

最后，我们使用preprocessing_fn对加载的图片进行了预处理，得到了裁剪并缩放到指定大小（224x224像素）的图片张量processed_image。最后，在一个tensorflow会话中运行processed_image，我们得到了最终的预处理结果processed_image_val。

preprocessing_factory.get_preprocessing()的原理是通过名称检索随附TensorFlow的预处理方法，并根据传入的is_training参数决定是否返回训练模式下的预处理方法对象。这样，我们就可以根据需求方便地选择和使用不同的预处理方法来准备我们的图像数据。