ValueError: `decode_predictions` 需要一批预测（即形状的二维数组（样本，1000））。 找到具有形状的数组：(1, 105)

Question

我正在研究电影明星的人脸识别，其中共有 105 颗明星。 已使用 MobileNetV2 进行图像分类并将模型转储为“model.h5”。 下面是为同一模型生成 APi 的代码，但出现了这个错误。 我使用了与 Imagenet 分类相同的代码。

from __future__ import division, print_function
# coding=utf-8
import sys
import os
import glob
import re
import numpy as np

# Keras
from keras.applications.imagenet_utils import preprocess_input, decode_predictions
from keras.models import load_model
from tensorflow.keras.preprocessing import image

#import Pillow

# Flask utils
from flask import Flask, redirect, url_for, request, render_template
from werkzeug.utils import secure_filename
from gevent.pywsgi import WSGIServer

# Define a flask app
app = Flask(__name__)

# Model saved with Keras model.save()
MODEL_PATH = 'model.h5'

# Load your trained model
model = load_model(MODEL_PATH)
model.make_predict_function()          # Necessary



def model_predict(img_path, model):
    img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))

    # Preprocessing the image
    x = image.img_to_array(img)
    # x = np.true_divide(x, 255)
    x = np.expand_dims(x, axis=0)

    # Be careful how your trained model deals with the input
    # otherwise, it won't make correct prediction!
    x = preprocess_input(x)

    preds = model.predict(x)
    return preds


@app.route('/', methods=['GET'])
def index():
    # Main page
    return render_template('index.html')


@app.route('/predict', methods=['GET', 'POST'])
def upload():
    if request.method == 'POST':
        # Get the file from post request
        f = request.files['file']

        # Save the file to ./uploads
        basepath = os.path.dirname(__file__)
        file_path = os.path.join(
            basepath, 'uploads', secure_filename(f.filename))
        f.save(file_path)

        # Make prediction
        preds = model_predict(file_path, model)

        # Process your result for human
        # pred_class = preds.argmax(axis=-1)            # Simple argmax
        pred_class = decode_predictions(preds, top=1)   # ImageNet Decode
        result = str(pred_class[0][0][1])               # Convert to string
        return result
    return None


if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

以下是我遇到的错误。

ValueError: `decode_predictions` expects a batch of predictions (i.e. a 2D array of shape (samples, 1000)). Found array with shape: (1, 105)

谁能帮助我如何将 1000 个课程更改为 105 个课程。在此先感谢。

Answer 1

由于 imagenet 模型是在具有 1000 个标签的数据集上训练的，因此您会收到此错误。 如果您想对自己的图像进行预测，则必须使用自己的数据集训练模型。 您可以使用迁移学习在您自己的数据集上训练 imagenet 模型。 有关更多详细信息，请参阅此文档。 谢谢你。