我目前正在努力通过 tensorflow.js 在浏览器上运行经过 keras 训练的模型。在传递到我的模型之前，我必须将图像的大小减小到 48x48，因为我训练的所有数据都是这个大小。我已经使用以下方法将网络摄像头快照的大小减小到 48x48:
let imgclone = tf.image.resizeBilinear(imgmod, [48,48], true).toFloat();
这使我能够正确绘制到 Canvas 上，并在较小的 Canvas 上获得实时缩小尺寸的网络摄像头流。然后我将快照传递给我的模型，但收到以下错误:
expected conv2d_1_input to have shape [null,48,48,1] but got array with shape [1,48,48,3].
所以我只是不确定使用tensorflow.js时获得最终形状张量的正确方法。我确实尝试使用 tf.reshape(preprocedimg, [null, 48, 48, 1]) 但当然这只是修改了形状并提供了我的尺寸不匹配的错误。
打算继续在 Google 上搜索，但我想我也会在这里发帖。如果您能提供任何信息，我们将不胜感激!
最佳答案
由于你想获得形状为 48, 48, 1 的张量，因此可以使用 tf.slice
tensor.slice([0,0,0], [48, 48,1])
关于python - 在tensorflow.js中， reshape 张量的推荐方法是什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/54311602/