我從頭開始創(chuàng)建了一個(gè) TensorFlow CNN 來識(shí)別某些類型的動(dòng)物。我相信該模型正在運(yùn)行，因?yàn)槲艺讷@取有關(guān)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，并且在運(yùn)行代碼時(shí)在我的目錄中看到了一個(gè)新文件夾。當(dāng)我嘗試運(yùn)行代碼以針對(duì)下方的新單張圖像進(jìn)行預(yù)測時(shí)，出現(xiàn)此錯(cuò)誤。我是 TensorFlow 的新手，所以我不確定自己做錯(cuò)了什么。該圖像位于主目錄中，是一個(gè) .jpg 圖像。如果您需要更多信息，請(qǐng)與我們聯(lián)系。謝謝CATEGORIES = ["cane", "cavallo", "elefante", "farfalla", "gallina", "gatto", "mucca", "pecora", "ragno", "scoiattolo"]def prepare(file):IMG_SIZE = 50img_array = cv2.imread(file, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)new_array = cv2.resize(img_array, (IMG_SIZE, IMG_SIZE))return new_array.reshape(-1, IMG_SIZE, IMG_SIZE, 1)model = tf.keras.models.load_model("CNN.model")from PIL import Imageimport numpy as npfrom skimage import transformimage = load('test.jpg')model.predict(image)prediction = model.predict([image])prediction = list(prediction[0])print(CATEGORIES[prediction.index(max(prediction))])
2 回答
暮色呼如
TA貢獻(xiàn)1853條經(jīng)驗(yàn) 獲得超9個(gè)贊
我想你只是忘了應(yīng)用你的 def 準(zhǔn)備（文件）。
你能試一下嗎
model.predict(prepare(image))
這就是為什么 RGB 和預(yù)期的灰度不匹配的原因。因?yàn)槟慵虞d它的方式，它是 RGB，因?yàn)槟愕臏?zhǔn)備功能沒有應(yīng)用。應(yīng)用后，它應(yīng)該是一個(gè)灰度圖像并且應(yīng)該可以工作。
牧羊人nacy
TA貢獻(xiàn)1862條經(jīng)驗(yàn) 獲得超7個(gè)贊
所以錯(cuò)誤很明顯。
expected axis -1 of input shape to have value 1 but received input with shape [None, 256, 256, 3]
該錯(cuò)誤表明提供給模型的輸入通道是3由于RGBimage 但您的模型需要帶有 channel 的圖像1。
這意味著您的模型需要一張grayscale圖像，而您在預(yù)測時(shí)提供了一張RGB圖像。
您應(yīng)該提供一個(gè)圖像，[None, 256, 256, 1]其中None代表batch_size。
您能否通過添加型號(hào)代碼來確認(rèn)這一點(diǎn)？
更新：
你剛剛更新了你的問題，所以在這里我可以看到你正在用灰度圖像訓(xùn)練你的模型。
X = np.array(X).reshape(-1, IMG_SIZE, IMG_SIZE, 1)
但我認(rèn)為當(dāng)predicting您使用 RGB 圖像調(diào)用時(shí)。
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