ImageDataGenerator是对全部数据预处理还是仅处理新生成数据？

问题解答 #

你不需要提前对原始图像做重缩放处理，ImageDataGenerator的预处理逻辑会作用于所有它输出的图像，无论是未经过增强的原始加载图像，还是经过翻转、平移、旋转等操作生成的增强样本。

核心逻辑说明 #

• 当你通过flow_from_directory、flow等方法调用ImageDataGenerator加载数据时，工具的执行顺序是固定的：首先读取原始磁盘图像，然后依次执行重缩放、自定义预处理函数、数据增强操作，最后输出处理完成的张量直接供给模型训练/验证使用。
• 针对你使用MobileNetV2的场景，如果你传入的preprocess_function是Keras官方配套的preprocess_input，该函数本身已经内置了MobileNetV2预训练阶段对应的像素归一化逻辑（会将0_{255范围的原始像素值转换为-1}1的输入要求区间），不需要额外配置rescale参数，也完全不需要提前修改原始图像的存储数值。
• 唯一需要额外手动处理的场景：如果你后续需要脱离ImageDataGenerator直接用原始图像做推理预测，需要手动对推理样本执行和训练阶段完全一致的预处理操作，避免训练和推理的数据分布不一致导致模型精度下降。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者deny