我有一个任务，需要在Keras模型中添加一个图像预处理层。因此，在加载了一个Keras模型后，我想为这个模型添加一个新的输入层。

我发现可以使用Lambda层来预处理图像数据。该层的代码是：

def vgg16preprocessing(x):    mean_tensor = K.backend.variable([125.307, 122.95, 113.865], name="mean")    std_tensor = K.backend.constant([62.9932, 62.0887, 66.7048], name="std_tensor")    result = (x - mean_tensor) / (std_tensor)    return K.backend.reshape(result, (-1, 32, 32, 3))preproc_layer = K.layers.Lambda(vgg16preprocessing, output_shape=(32, 32, 3), input_shape=(32, 32, 3))

但我不知道如何将这个层添加到我的模型前面。我找到了这个回答，但我无法在keras.layers.Input()中添加该层。

有没有办法将Lambda层设置为新的输入层？

回答：

你可以使用VGG16模型，并将其应用于Lambda层的输出上：

vgg = VGG16(...)input_img = Input(shape=...)preproc_img = Lambda(vgg16preprocessing)(input_img)output = vgg(preproc_img)model = Model(input_img, output)