想问下关于python的keras里normalize_data_format

我的keras版本是2.4.3

在别人github里git了代码https://github.com/titu1994/DenseNet

但是我在用到

from keras.utils.conv_utils import normalize_data_format

这段代码时候显示报错cannot import name 'normalize_data_format' from 'keras.utils.conv_utils'

查了下，网上说可以将代码替换为from keras.backend.common import normalize_data_format

但是这段则显示这段代码显示报错ModuleNotFoundError: No module named 'keras.backend.common'; 'keras.backend' is not a package

迫于某些原因，我不太敢更改keras版本，我想问下各位大佬有没有什么办法找到我这个版本keras库normalize_data_format这个方法位置，关于库的相关运用我很菜，找了下自己Anaconda3\Lib\site-packages\tensorflow\keras\backend里的init文件看不出来。

请问楼主解决了吗？我遇到了同样的问题，keras版本也是2.4.3

参考一下https://blog.csdn.net/u014734886/article/details/90050571

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请问楼主解决了吗！我也是这个问题，改了还是弹出cannot import name 'normalize_data_format' from 'keras.backend'

chatgtp搜索结果：
在keras=2.4.3中，normalize_data_format已经被弃用。相反，您可以使用Keras后端（如TensorFlow或Theano）的默认常量K，以便根据当前的数据格式对输入数据进行归一化。例如，如果您想对输入张量进行归一化，可以使用以下代码：

from keras import backend as K

input_tensor = ...
if K.image_data_format() == 'channels_first':
    # normalize input data_format
    input_tensor = K.normalize_batch_in_training(input_tensor, mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5], axis=1)
else:
    # normalize input data_format
    input_tensor = K.normalize_batch_in_training(input_tensor, mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5], axis=3)

这里，我们首先获得当前数据格式的值（channels_first或channels_last），然后使用Keras后端的normalize_batch_in_training方法对输入张量进行标准化。注意，您需要提供一个由每个通道的平均值和标准差组成的列表。

请注意，如果您使用图像数据，可以将mean和std设置为ImageNet的平均值和标准差，以获取更好的结果：

# ImageNet means and stds
mean = [0.485, 0.456, 0.406]
std = [0.229, 0.224, 0.225]

input_tensor = ...
if K.image_data_format() == 'channels_first':
    # normalize input data_format
    input_tensor = K.normalize_batch_in_training(input_tensor, mean=mean, std=std, axis=1)
else:
    # normalize input data_format
    input_tensor = K.normalize_batch_in_training(input_tensor, mean=mean, std=std, axis=3)

这将确保输入数据在使用预先训练的模型时符合预期的标准，将有助于获得更好的结果。