Keras / Tensorflow预测：阵列形状的错误

Question

我在这里关注Keras CIFAR10教程 。 我做的唯一改变是：

[a]添加到教程文件的末尾

model.save_weights('./weights.h5', overwrite=True)

[b]将〜。/ keras / keras.json更改为

{"floatx": "float32", "backend": "tensorflow", "epsilon": 1e-07}

我可以成功运行模型。

然后我想针对训练的模型测试单个图像。 我的代码：

[... similar to tutorial file with model being created and compiled...]
...
model = Sequential()
...
model.compile()

model.load_weights('./ddx_weights.h5')

img = cv2.imread('car.jpeg', -1) # this is is a 32x32 RGB image
img = np.array(img)
y_pred = model.predict_classes(img, 1)
print(y_pred)

我收到此错误：

ValueError: Cannot feed value of shape (1, 32, 3) for Tensor 'convolution2d_input_1:0', which has shape '(?, 3, 32, 32)'

对于要测试的单个图像，重塑输入数据的正确方法是什么？

我没有在./keras/keras.json添加"image_dim_ordering": "tf" 。

Answer 1

你必须重塑输入图像的形状为[?, 3, 32, 32] ? 是批量大小。 在您的情况下，由于您有1个图像，批处理大小为1，因此您可以执行以下操作：

img = np.array(img)
img = img.reshape((1, 3, 32, 32))

Answer 2

我现在正在处理cifar10数据，我发现简单的重塑不起作用，应该使用numpy.transpose。