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預測經(jīng)過訓練的 DNN 模型的類別時出錯

預測經(jīng)過訓練的 DNN 模型的類別時出錯

交互式愛情 2023-03-22 16:18:32
我使用以下程序來預測圖像的類別。from tensorflow.keras.preprocessing.image import load_img, img_to_arrayx = load_img("8-SignLanguageMNIST/test1.jpg", target_size = (28, 28))x = img_to_array(x)x = np.expand_dims(x, axis = 0)x = np.vstack([x])classes = model.predict(x)print(classes[0])我用于訓練的圖像形狀為 (28, 28, 1)。在這里,我上傳了一個形狀為 (28, 28, 3) 的 RGB 圖像,我嘗試將該圖像轉(zhuǎn)換為灰度,然后進行預測,但一直出現(xiàn)以下錯誤。ValueError: Input 0 of layer sequential is incompatible with the layer: expected axis -1 of input shape to have value 1 but received input with shape [None, 28, 28, 3]誰能告訴我我做錯了什么,并幫助我解決這個問題。
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1 回答

?
慕沐林林

TA貢獻2016條經(jīng)驗 獲得超9個贊

您需要將轉(zhuǎn)換應用到灰度,如下所示:

load_img(path,?color_mode='grayscale')


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反對 回復 2023-03-22
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