我已经训练了一个分类器，现在我想要传递任何单个图像。
我使用 keras 库和 Tensorflow 作为后端。
我遇到了一个似乎无法克服的错误
img_path = '/path/to/my/image.jpg'
import numpy as np
from keras.preprocessing import image
x = image.load_img(img_path, target_size=(250, 250))
x = image.img_to_array(x)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
preds = model.predict(x)
我是否需要 reshape 数据以将 None 作为第一个维度？我很困惑为什么 Tensorflow 期望 None 作为第一个维度？
Error when checking : expected convolution2d_input_1 to have shape (None, 250, 250, 3) but got array with shape (1, 3, 250, 250)
我想知道我训练的模型的架构是否存在问题？
编辑:如果我调用 model.summary() 则将 convolution2d_input_1 指定为...
编辑:我确实尝试了下面的建议，但使用 numpy 来转置而不是 tf - 似乎仍然遇到同样的问题!
最佳答案
None 匹配任何数字。通常，当您将一些数据传递给模型时，预计您会传递维度张量:None x data_size，这意味着第一个维度是任何维度并表示批量大小。就您而言，问题是您传递了 250 x 250 x 3，而预期为 3 x 250 x 250。尝试:
x = image.load_img(img_path, target_size=(250, 250))
x_trans = tf.transpose(x, perm=[2, 0, 1])
x_expanded = np.expand_dims(x_trans, axis=0)
preds = model.predict(x_expanded)
关于machine-learning - tensorflow 图像形状错误，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41192992/